作者：王致强 乐嘉锦 陈德华高斯混合模型多维分析关联支持度甲亢
摘要：近年来,对临床医疗数据的挖掘分析越来越热,医疗数据中包含很多有价值的信息等待被挖掘。对基于时间序列的临床指标数据流进行关联度分析,从中发现临床指标相互之间变化趋势的相关性,对于开展精准医疗具有非常重要的价值。本文将高斯混合模型运用于临床医疗数据流的关联度分析中,提出关联支持度的方法来衡量指标之间的关联关系的强弱程度。最后通过分析100多位甲亢患者临床指标数据流,计算出各个指标对的关联支持度,得出各指标相互之间关联度的强弱关系。
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