littlebot
Published on 2025-04-01 / 2 Visits
0

【源码】基于数据挖掘技术的中医症素与乳腺癌TNM分期关系分析系统

项目简介

本项目借助Python编程语言,运用数据挖掘技术对医疗数据进行分析,深入探究中医症素与乳腺癌TNM分期之间的关系。通过数据预处理、关联规则挖掘和决策树建模等步骤,挖掘两者间的潜在联系,为相关领域研究和实践提供数据支持与科学依据。

项目的主要特性和功能

  1. 数据预处理:清洗和整理原始医疗数据,保证数据质量与格式统一,同时对症素进行编码处理,方便后续计算与分析。
  2. 数据挖掘:采用Apriori算法开展关联规则挖掘,识别数据集中的频繁项集和强关联规则,挖掘中医症素间的关联关系。
  3. 决策树构建:依据处理后的数据构建决策树模型,用于病症类型的预测或分类。
  4. 结果分析:分析挖掘出的关联规则和决策树模型,揭示中医症素与乳腺癌TNM分期之间的关系,并通过可视化结果方便理解与分析。

安装使用步骤

前提准备

  • 确保已经安装Python环境。
  • 下载本项目的源码文件。

使用步骤

  1. 安装依赖库:使用pip命令安装numpy、pandas、sklearn等所需库。
  2. 运行脚本:按照项目文件结构,运行相应的Python脚本。
  3. 查看结果:生成的决策树图形和关联规则分析结果会保存在相应文件中。

注意事项

  • 要保证数据文件路径正确,且文件格式与代码中的读取函数匹配。
  • 根据实际需求调整代码里的参数和设置。
  • 本项目仅用于学习和研究,在医疗诊断等实际应用场景中,需结合专业医生的意见进行决策。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】