【摘 要】
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数据库中的知识发现(Knowledge Didcovery in Database,简称KDD)是从大量数据中提取出有效的、新颖的、有潜在作用的、可信的、并能最终补人理解的模式的非平凡的处理过程.它
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数据库中的知识发现(Knowledge Didcovery in Database,简称KDD)是从大量数据中提取出有效的、新颖的、有潜在作用的、可信的、并能最终补人理解的模式的非平凡的处理过程.它适用于一切有数据积累的领域.中国历史上浩瀚的中医医案就是其中之一.本人首先对中医医案进行收集整理,确定了重点处理的领域——肾病医案.由于医案原始形式与知识发现算法的要求相差甚远,因此数据预处理是数据挖掘真正开始前极及为重要的一个环节.通过分析医案的特点,作者设计出一组针对中医医案数据的预处理算法,形成多个工具,构成了完整的中医医案数据预处理系统.作者按形成原因提出了缺损值分类法,针对Ⅱ-型缺值创造出有效的填补方法——t元属性d个最近距离加权平均填补法,成功地对这些缺损数值进行恢复.作者提出了"桥梁属性法"较好地解决了这些问题.尽管通过知识发现算法从中医医案中挖掘出了大量的关联规则,不是所有挖掘出的信息均是新颖有效的.
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