医疗检测大数据分析及其可视化

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医疗检测大数据分析及其可视化

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医疗检测大数据分析及其可视化

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
1.1 国内外研究现状	第11-12页
1.2 本文的研究内容	第12页
1.3 文章组织架构	第12-14页
第二章关键技术基础	第14-25页
2.1 XGboost算法概述	第14-18页
2.1.1 XGboost概述	第14页
2.1.2 XGBoost原理	第14-18页
2.2 Apriori算法	第18-21页
2.2.1 Apriori算法概念	第18-20页
2.2.2 Apriori算法运行步骤	第20-21页
2.3 FP-growth算法概述	第21-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第三章基于XGboost算法的疾病预测	第25-41页
3.1 数据预处理	第25-28页
3.2 基于尿检数据疾病预测模型	第28-37页
3.2.1 四种疾病预测	第30-31页
3.2.2 两种疾病预测	第31-32页
3.2.3 参数介绍	第32-35页
3.2.4 多种疾病预测参数调节	第35-37页
3.2.5 两种疾病预测参数调节	第37页
3.3 模型实验评估	第37-40页
3.3.1 四种疾病预测模型评估	第38-39页
3.3.2 两种疾病预测模型评估	第39-40页
3.4 本章小结	第40-41页
第四章基于FP-growth的疾病关联性分析	第41-53页
4.1 数据预处理	第41-47页
4.1.1 数据离散化	第42-44页
4.1.2 布尔型与多值类数据等级对照	第44-47页
4.2 基于尿液指标-疾病的关联性分析	第47-50页
4.2.1 数据准备及实验流程	第47-48页
4.2.2 实验结果分析	第48-50页
4.3 基于气象-疾病的关联性分析	第50-52页
4.3.1 数据准备	第50页
4.3.2 实验结果分析	第50-52页
4.4 本章小结	第52-53页
第五章基于尿检数据和气象数据的可视化	第53-64页
5.1 基于尿检数据的可视化	第54-59页
5.1.1 常用可视化图	第54-55页
5.1.2 各项指标数据可视化及分析	第55-59页
5.2 基于天气与疾病结果数据的可视化	第59-63页
5.2.1 支气管肺炎与气象因子数据可视化	第59-63页
5.3 本章小节	第63-64页
第六章总结与展望	第64-66页
6.1 工作总结	第64-65页
6.2 不足与展望	第65-66页
参考文献	第66-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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