首页 > 文献资料
-
基于决策树分类C4.5算法对乳腺肿块计算机辅助诊断的应用研究
本文尝试运用数据挖掘中的决策树分析技术,对BI-RADS乳腺肿块病例进行推理,得到相对应的诊断结论.为提高乳腺疾病计算机辅助诊断和临床诊治水平,提供一个参考的方法.
-
基于决策树算法的护理质量的应用研究
护理质量是医院医疗质量的重要组成部分,是衡量护理工作质量和效率的重要手段.建立科学、合理、严谨、量化的护理质量评价模型已成为亟需解决的重要课题.将决策树技术应用到护理质量的分析研究中,完整地实现了决策树技术在其中的应用全过程,以提高护理质量.主要利用已有的数据信息和通过调查方式采集数据,使用C4.5算法生成决策树,完成了护理质量是否优良的决策树模型和护理质量是否合格的决策树模型的建立.
-
基于C4.5决策树算法的中医胃炎实验数据分类挖掘研究
C4.5算法是决策树数据挖掘中功能相对比较全面的一种工具.实验对经过预处理后的800例中医胃炎的辨证数据病例采用C4.5算法进行分类,建立中医胃炎辨证分类决策树,并提取决策树中蕴含的分类规则.挖掘出的分类规则基本符合中医胃炎的辨证规律以及名老中医诊治胃炎的诊疗经验.
-
C4.5算法建立护理质量管理评价的决策树模型
目的 建立护理质量管理评价的决策树模型,以使护理质量管理由定性评价变为定量分析.方法 以390名护士的一般资料和585例住院患者对护理工作质量评价的调查结果建立和测试决策树模型.包括数据采集.数据集成、清理、转换、归约的预处理.进行决策树剪枝及利用C4.5算法建立决策树模型等步骤.结果 建立了护理质量是否优良的决策树模型和护理质量是否合格的决策树模型.结论 采用CA.5算法建立护理质量管理评价的决策树模型具体直观、分类精度较高.为护理质量管理提供了一种新的研究思路和分析方法.
-
融合决策树模型的体检套餐定制系统在军队大型医院的应用
目的 利用数据挖掘的思想发掘体检套餐定制过程中有用的知识,构建智能体检套餐定制系统.方法 根据国际疾病分类标准ICD10将体检者疾病分类,然后使用C4.5算法构建决策树,利用这些数据构建一种简单的体检定制系统模型.结果 以2型糖尿病为例,采用500例体检者的体检信息建立决策树模型,运用该决策模型诊断糖尿病准确率高达85.71%,误诊率仅为0.64%.结论 实验表明融合决策树模型的体检套餐定制系统表现出较好的性能.