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基于改进Apriori算法的肝癌手术治疗效果评价
作者：
来源：《软件工程师》2013年第08期
摘 要：本文将改进的Apriori关联规则算法应用于肝癌预后影响的预测中，通过20个具有代表性的样本数据，提取、化简得到一组规模合适的关联规则集，结合CBR技术对新案例诊断。最后，将关联规则集中的各个规则还原实际含义，从而对医生的诊断提供辅助方案。 关 键 词：数据挖掘；关联规则；CBR；肝癌
肝癌作为一种恶性肿瘤危害人类健康，治疗方案的选择极大影响肝癌患者的预后。目前对预后分析的方法有Logistic回归、Kaplan-Meier法、决策树法等，本文提出改进Apriori算法，不仅考虑预后影响，而且考虑各因素之间的影响，以期出现某一症状可预测下一症状，从而尽早预防。 数据预处理
对20组具有代表性的数据进行离散化处理，每一位都用布尔值去表示，“1”代表具有该种属性，“0”代表不具有该种属性。字母A—T作为区分20个样本号。数字1—30就是原有X1—X10细分后的原子属性，处理后结果如表1所示。 新案例的诊断
直接运用案例推理CBR[1]诊断新案例会使案例库冗余。因而，将其改进为：先遍历案例库，从中选择最为相似的数据作为判断依据，再判断相似度，若 总结
与决策树方法[2]相比，改进Apriori方法[3]将Decision也视为同等的属性，不仅可以研究X1—X10属性对于Decision的影响，而且可以研究各个病症之间联系，达到某一前件病症出现时可以预防后件病症发生的效果，从而辅助医生为病人提供更加及时、有效的治疗，为病人免去了繁琐检查的痛苦，也减轻了病人的经济负担。在实际应用中，如果能够将专家决策与计算机辅助工具相结合，并将概率理论结合到本文模型中，相信会大大提高模型的实用型和准确度。 参考文献