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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2数据挖掘的研究历史和现状2

1.3当前数据挖掘的研究热点4

第2章 数据挖掘技术5

2.1数据挖掘的定义5

2.2数据挖掘系统的主要成分5

2.3数据挖掘的功能6

2.4数据挖掘的流程8

2.5数据挖掘在医学领域的应用11

2.6数据挖掘系统工具12

第3章 数据挖掘的算法及依据17

3.1聚类17

3.2模糊理论与聚类的结合20

3.3因子分析23

3.4 Logistic回归26

3.5关联规则28

3.6灰色预测31

第4章 女性生化指标的因子分析35

4.1因子分析在女性生化指标中的应用意义35

4.2因子分析在临床检验中的应用过程36

4.3结果分析40

4.4结论和讨论41

第5章 逐步聚类在血流变检验中的应用43

5.1研究血流变指标的临床意义43

5.2将数据挖掘技术引入血流变的应用44

5.3逐步聚类基本原理45

5.4原始数据的准备工作46

5.5原始数据预处理48

5.6逐步聚类步骤52

5.7逐步聚类结果58

5.8逐步聚类方法的优缺点64

5.9结果分析65

5.10运用方差分析验证聚类结果的可靠性69

第6章 逐步聚类在肺癌CT图像特征的应用研究75

6.1孤立性肺结节肺癌与CT图像特征关系研究现状及意义75

6.2研究方法76

6.3结果分析80

6.4 讨论81

第7章 因子分析与聚类方法在中风与血流变关系的应用研究82

7.1中风与血流变关系的应用研究的意义82

7.2研究方法83

7.3结果分析88

7.4结论和讨论89

第8章 模糊聚类和Logistic回归在试管婴儿成功因素的应用90

8.1研究背景及现状90

8.2数据预处理91

8.3建立Logistic回归模型93

8.4关键因素的相对重要性分析94

8.5样本的模糊聚类过程99

8.6两组患者的医学特征比较101

8.7主要结论103

第9章 关联规则在中风疾病与血流变关系中的应用105

9.1研究中风疾病的意义105

9.2关联规则在医学中研究现状105

9.3关联规则的分析过程106

9.4中风疾病与血流变关系的关联规则结果分析111

9.5结论和讨论112

第10章Apriori算法在试管婴儿成功因素分析中的应用114

10.1试管婴儿成功因素研究的意义114

10.2试管婴儿成功率关联规则的获取115

10.3试管婴儿成功因素结果分析117

10.4结论和讨论118

第11章 灰色预测在女性胆固醇随年龄变化中的应用120

11.1研究女性胆固醇随年龄变化的的意义120

11.2 GM（1.1）模型原理121

11.3数据的收集与数据整理122

11.4灰色GM （1.1）预测模型的建立122

11.5模型检验124

11.6模型检验评价125

11.7外推预测126

11.8结果分析126

11.9结论与讨论127

第12章 总结与展望129

12.1总结129

12.2展望130

附录A中风患者血流变数据指标值131

附录B 孤立性肺结节图像特征151

附录C试管婴儿培育情况表154

参考文献162