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我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42％,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明：C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法;胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用,对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值,可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考. 相似文献
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与静态数据不同,数据流具有潜在无限、快速到达、变化频繁等特点,使得数据流隐私保护面临问题.在保证匿名要求的前提下,从降低信息损失和节约计算时间角度,提出一种基于灰关联的数据流隐私保护匿名算法(DSAoGRA),采用灰色关联度描述元组间的相似度,将元组划分成k匿名簇,实现数据流的k匿名化.数据实验结果表明,该算法在满足匿名要求的同时,比CASTLE算法具有较低的信息损失和较少的计算时间. 相似文献
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