基于关联规则和复杂系统熵聚类的高脂血症用药规律研究 (1).pdf

FPGrowth-python 此实现基于 。 输入文件格式 python 脚本接受以下格式的输入文件： f,c,a,m,p f,c,b 或者 f c a m p f c a 与 IBM Quest Synthetic Data Generator 和以生成 csv 文件。 如何使用 首先使main.py可执行。 chmod +x main.py 运行 FP-Growth 算法 ./main input_file minsup minconf 输出 该程序首先打印频繁模式： { frequent itemset } (support of the frequent item set) 例如。 { a } ( 3 ) { a c } ( 3 ) { a c f } ( 3 ) { a f } ( 3 ) ... 之后它会打印规则： { frequent itemset

主要用于大数据关联性挖掘，基于Python环境

8.1 理解关联规则分析 下面通过餐饮企业中的一个实际情景引出关联规则的概念。客户在餐厅点餐时，面对菜单中大量的菜品信息，往往无法迅速找到满意的菜品，既增加了点菜的时间，也降低了客户的就餐体验。实际上，菜品的合理搭配是有规律可循的：顾客的饮食习惯、菜品的荤素和口味，有些菜品之间是相互关联的，而有些菜品之间是对立或竞争关系（负关联），这些规律都隐藏在大量的历史菜单数据中，如果能够通过数据挖掘发现客户点餐的规则，就可以快速识别客户的口味，当他下了某个菜品的订单时推荐相关联的菜品，引导客户消费，提高顾客的就餐体验和餐饮企业的业绩水平。 关联规则分析也成为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。例如一个超市的经理想要更多地了解顾客的购物习惯，比如“哪组商品可能会在一次购物中同时购买？”或者“某顾客购买了个人电脑，那该顾客三个月后购买数码相机的概率有多大？”他可能会发现如果购买了面包的顾客同时非常有可能会购买牛奶，这就导出了一条关联规则“面包=>牛奶”，其中面包称为规则的前项，而牛奶称为后项。通过对面包降低售价进行促销，而适当提高牛奶的售价，关联销售出的牛奶就有可能增加超市整体的利润。 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。

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目前 ，医治疗一般都是采用，医辨证的原则 结合临床医师的从医 经验和医学指南进行诊断 然而此方法也存在一定的缺陷。 原始数据情况 患者信息属性说明 患者信息数据 初步分析: 针对乳腺癌患者 可运用，医截断疗法进行治疗 在辨病的基础上围绕 各个病程的特殊证候先证而治型； 依据医学指南 将乳腺癌辨证统一化 为六种证型。且患者在围手术期 、围化疗期、围放疗期和内分泌治疗期等各个病程阶段 基本都会出现 特定的临床症状。 通过关联规则算法 挖掘各，医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。探 索不同分期阶段的三阴乳腺癌患者的，医证素分布规律 以及截断病变 发展、先期干预的治疗思路 指导三阴乳腺癌的，医临床治疗。

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就餐饮企业而言，经常会碰到这样的问题： 客户在餐厅点餐时，面对菜单中大量的菜品信息，往往无法迅速找到满意 的菜品，既增加了点菜的时间，也降低了客户的就餐体验。 实际上，菜品的合理搭配是有规律可循的：顾客的饮食习惯、菜品的莹素 和口味，有些菜品之间是相互关联的，而有些菜品之间是对立或竞争关系 （负关联）。这些规律都隐藏在大量的历史菜单数据中，如果能够通过数 据挖掘发现客户点餐的规则，就可以快速识别客户的口味，当他下了某个 菜品的订单时推荐相关联的菜品，引导客户消费，提高顾客的就餐体验和 餐饮企业的业绩水平。 关联规则分析也成为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同 的商品之间的关联关系。例如一个超市的经理想要更多地了解顾客的购物 习惯，比如“哪组商品可能会在一次购物中同时购买？”或者“某顾客购 买了个人电脑，那该顾客三个月后购买数码相机的概率有多大？”他可能 会发现如果购买了面包的顾客同时非常有可能会购买牛奶，这就导出了一 条关联规则“面包=>牛奶”，其中面包称为规则的前项，而牛奶称为后项 。通过对面包降低售价进行促销，而适当提高牛奶的售价，关联销售出的 牛奶就有可能增加超市整体的利润。 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集 中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。

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这是我毕业设计的题目。该程序虽然代码有点乱，但是功能很全（连续属性离散化等功能都有实现）。实验数据和训练数据都比较大，可以体现这个算法的真正效率及准确率。