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Apriori算法应用示例——基于1000条患者病症数据

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简介：
本示例通过运用Apriori算法分析包含1000条记录的患者病症数据库，旨在挖掘并展示患者病症间的关联规则。 Apriori算法案例——基于1000条患者病症数据的分析。具体内容请参考相关博客文章。

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  • Apriori算法应用示例——基于1000条患者病症数据
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    本示例通过运用Apriori算法分析包含1000条记录的患者病症数据库，旨在挖掘并展示患者病症间的关联规则。 Apriori算法案例——基于1000条患者病症数据的分析。具体内容请参考相关博客文章。
     
  • 癌症患者数据集
    优质
    该数据集包含大量癌症患者的医疗信息，旨在为研究人员提供一个全面的数据资源库，以促进癌症研究和治疗的发展。 由于癌症的影响，许多人的寿命被缩短。然而，在大数据时代到来之际，我们有了与这种致命疾病斗争的希望。通过分析如《cancer patient data sets.xlsx》这样的数据集，研究人员能够发现新的治疗途径并改善患者的生活质量。
     
  • 癌症患者数据集，包含100条记录
    优质
    本数据集收录了100名癌症患者的医疗信息，旨在为癌症研究与治疗提供参考依据。涵盖诊断、治疗及预后等多维度细节。 用于KNN算法的癌症数据存储为csv文件，包含以下字段：id、诊断结果（B表示健康，“M”表示患病）、半径、纹理、周长、面积、光滑度、紧实度、对称性以及分形维度。
     
  • 基于Apriori算法的疾病与症状关联分析
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    本研究运用Apriori算法深入探究并挖掘疾病与其相关症状之间的潜在联系，旨在提供一种有效的数据挖掘方法来支持医学诊断和治疗决策。 我使用Apriori算法查询疾病与症状的关联度，并且已经在100万个病人的数据上进行了测试（总共包含1600万条记录），代码运行良好没有问题。
     
  • 帕金森病患者数据
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    本数据集专注于收集和整理帕金森病患者的医疗信息与生理指标，旨在支持医学研究、疾病预测模型开发及治疗方案优化。 帕金森患者数据包含有关帕金森病患者的详细信息。这些数据对于研究疾病的发展、治疗效果以及改善患者的生活质量至关重要。通过分析这些数据，研究人员能够更好地理解疾病的各个方面，并开发出更有效的治疗方法。
     
  • 关于癌症患者生存时间的数据分析
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    本研究通过详细数据分析，探讨影响癌症患者生存期的关键因素，旨在为临床治疗和病人护理提供科学依据。 癌症的生存分析数据包括治疗方案、癌细胞类型、临床评分、病人年龄、是否死亡以及生存天数等信息，可以利用这些数据建立生存分析模型进行深入的数据分析。
     
  • 病症症状数据库.mdb
    优质
    《病症症状数据库》是一款集成了大量医学信息的ACCESS数据库文件（.mdb格式），它系统地整理了各类疾病及其相应症状的数据，为医生和研究人员提供了便捷的信息查询工具。 请按部分列出对应的疾病特征，并据此判断所涉及的疾病名称。需要涵盖大约1000种不同的疾病。