1、“.....医疗大数据的疾病关联分析论文原稿。在算法实现工具方面，出于掌握难易度可分布式进行计算等方面考虑，本小组选择化后我们就能正常查看结果数据。上述步骤最后得出的文件为关联关系分析后的各频繁项以及相应支持度统计数，为方便后续关联关系分析，我们基于原始文件开发了辅助分析程序，可根据需求设定相应的最小支持度和最小置信度阈值，最终输出符合阈值设置的关联关系。如图所示。胃炎是多种不同病因引起的胃医疗大数据的疾病关联分析论文原稿否则这个规则也没有意义。根据指定最小支持度为，最小置信度为的输出结果，我们可以很快的发现其中有条结果明确的疾病并发症关系或病种的包含关系。医疗大数据的疾病关联分析论文原稿......”。

2、“.....出于掌握难易度可分布式进行计算等方面考虑，本小组选择这轻量级数据挖掘软件。它的关据分析的手段找出疾病诊断之间关联规则，并于现有医学知识进行验证，以期发现其中的规律。这些规则可能会揭示数据库中所含信息和般规律，可以作为对新的病例诊断的参考依据。通常我们在做关联规则发现的时候都会设定支持度和置信度阈值最小支持度和最小置信度，而关联规则发现则是发现那些支持度大于等于最小支联性分析定的科学性。目前我们的课题作业是在百万级数据的基础上分析的结果，由于数量不足，分析结果还存在很多不准确的地方，只能作为种探索为后续更大数量的分析做些有益的尝试。参考文献兰小敏大数據时代医疗信息系统应用与研究数字通信世界......”。

3、“.....吕雪旗，李龙澍著高血脂症，血脂是人体血浆内所含脂质的总称，其中包括胆固醇甘油脂胆固醇脂脂蛋白磷脂未脂化的脂酸等。当血清胆固醇超过正常值毫克毫升，甘油脂超过毫克毫升，脂蛋白超过毫克毫升以上时，即可称之为高血脂症。高脂血症是动脉粥样硬化的主要发病因素，它的直接损害是加速全身动脉粥样硬化，因为全身的重要器要对原始数据进行两次扫描，大大加快了算法速度。其算法思想以及实现步骤如下对于每个频繁项，构造它的条件投影数据库和投影。由于化学治疗放射治疗导致食管局部受损，或患者本身抵抗力下降导致结核杆菌真菌或病毒感染也可引发食管炎，临床最常见的是胃酸反流引起反流性食管炎。所以说胃炎是会引起的是胃酸反流引起反流性食管炎......”。

4、“.....这也就证明了食管炎胃炎之间的关系。通过胃炎与十指肠球部溃疡胃息肉食管炎的医学知识分析，验证了我们基于进行关联性分析定的科学性。还有我们还以对指定最小支持度为，最小置信度为的输出结果进行高脂血症相关的分析的基础上分析的结果，由于数量不足，分析结果还存在很多不准确的地方，只能作为种探索为后续更大数量的分析做些有益的尝试。参考文献兰小敏大数據时代医疗信息系统应用与研究数字通信世界，周志华机器学习北京清华大学出版社，吕雪旗，李龙澍著算法化研究计算机技术与括胆固醇甘油脂胆固醇脂脂蛋白磷脂未脂化的脂酸等。当血清胆固醇超过正常值毫克毫升，甘油脂超过毫克毫升，脂蛋白超过毫克毫升以上时，即可称之为高血脂症......”。

5、“.....它的直接损害是加速全身动脉粥样硬化，因为全身的重要器官都要依靠动脉供血供氧，旦动脉被粥样斑块堵塞，就医疗大数据的疾病关联分析论文原稿食道炎的。这也就证明了食管炎胃炎之间的关系。通过胃炎与十指肠球部溃疡胃息肉食管炎的医学知识分析，验证了我们基于进行关联性分析定的科学性。还有我们还以对指定最小支持度为，最小置信度为的输出结果进行高脂血症相关的分析。其中我们可以找到条与高脂血症相关的记录。如图。型时，初始时计划选择算法，但在后期编码时发现该算法在构造候选集筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘次数太多，效率比较低下。后通过搜索相关资料，发现算法。该算法基于構建......”。

6、“.....只持度和最小置信度，而关联规则发现则是发现那些支持度大于等于最小支持度并且置信度大于最小置信度的所有规则。支持度和置信度的意义在于，支持度是个重要的度量，如果支持度很低，代表这个规则其实只是偶然出现，基本没有意义。因此，支持度通常用来删除那些无意义的规则。而置信度则是通过规则进行推理具有可。其中我们可以找到条与高脂血症相关的记录。如图。该诊疗数据以纵向格式存储，个患者的不同时点资料以多条记录的形式保存，而进行关联关系分析时，需要以个患者条记录的形式形成数据集，所以在被分析利用前，必须对该数据格式以病人为条件进行纵横转置。转置后，数据量缩减到条。算法模型选择在设计算法模发展，陈封能，斯坦巴赫......”。

7、“.....范明，范宏建等译数据挖掘导论北京人民邮电出版社，张尤历编消化内科疾病诊疗指南北京学苑出版社，。由于化学治疗放射治疗导致食管局部受损，或患者本身抵抗力下降导致结核杆菌真菌或病毒感染也可引发食管炎，临床最常会导致严重后果。常因侵犯重要器官而引起严重的后果，如冠心病糖尿病脑血管意外顽固性高血压及肾病综合症胰腺炎结石症脂肪肝等。动脉硬化的发生和发展，与血脂过高有着密切的关系。高脂血症的分析，也同样验证了我们基于进行关联性分析定的科学性。目前我们的课题作业是在百万级数性。用来说，只有置信度越高，出现在包含的事务中的概率才越大，否则这个规则也没有意义。根据指定最小支持度为，最小置信度为的输出结果......”。

8、“.....医疗大数据的疾病关联分析论文原稿。高血脂症，血脂是人体血浆内所含脂质的总称，其中包医疗大数据的疾病关联分析论文原稿所示。疾病关联分析通过基于大数据的挖掘分析技术，我们希望通过存数据分析的手段找出疾病诊断之间关联规则，并于现有医学知识进行验证，以期发现其中的规律。这些规则可能会揭示数据库中所含信息和般规律，可以作为对新的病例诊断的参考依据。通常我们在做关联规则发现的时候都会设定支持度和置信度阈值最小支这轻量级数据挖掘软件。它的关联规则挖掘中就包括了算法。数据分析实现我们先将数据库中的疾病数据导出，利用内置的模块，对原始数据进行关联频繁项分析，由于原始数据的量不大......”。

9、“.....通过黏膜急性和慢性炎症，常伴有上皮损伤黏膜炎症反应和上皮再生。胃炎是最常见的消化系统疾病之。十指肠球部溃疡与胃炎关系十指肠球部溃疡是指胃酸和胃蛋白酶接触的十指肠粘膜，发生局限性的超过粘膜肌层的溃破。疾病病因主要是胃炎和其它刺激因素。长期的影响于胃粘膜，使胃黏膜十指肠黏膜产生溃疡性损坏。因此十联规则挖掘中就包括了算法。数据分析实现我们先将数据库中的疾病数据导出，利用内置的模块，对原始数据进行关联频繁项分析，由于原始数据的量不大，我们没有扩展使用集成的模式进行并行计算，通过对输出的序列文件进行反序度并且置信度大于最小置信度的所有规则。支持度和置信度的意义在于，支持度是个重要的度量，如果支持度很低......”。