宁波市自然科学基金(2013A610115)
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 相关作者：王水祝孔涛王乐杨海琼徐颖更多>>
- 相关机构：宁波大红鹰学院大连理工大学南阳理工学院更多>>
- 发文基金：宁波市自然科学基金国家自然科学基金浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 一种不确定数据集上频繁模式挖掘的近似算法被引量：8
- 2014年
- 为提高不确定数据集上频繁模式挖掘的效率,针对已有算法在判断是否需要为头表中的某项创建子头表时的计算量比较大的问题,给出一个近似挖掘策略AAT-Mine,以损失小部分频繁项集为代价,提高整个算法的挖掘效率。采用三个不同的典型数据集进行了算法的测试,分别与目前最好的算法和典型算法进行性能对比。实验结果验证了近似算法AAT-Mine的时空效率都得到了提高。
- 王水祝孔涛王乐
- 关键词：数据挖掘频繁项集
- 模糊聚类和logistic回归对试管婴儿成功因素的分析研究被引量：6
- 2015年
- 目的分析影响试管婴儿成功率的关键因素,评价关键因素的相对重要性。方法通过采集试管婴儿医疗数据,确定影响因素并进行离散化,建立了妊娠结果对影响因素的logistic回归模型。运用优势分析法定量评价关键因素的相对重要性。最后对所有样本进行加权模糊聚类,分为普通和高危两组患者并比较两组医学特征的异同。结果对logistic回归模型进行统计学假设检验,得到年龄、移植胚胎数、促排卵药物(Gn)总量、输卵管和卵巢为影响成功率的关键因素。其重要性顺序依次为:移植胚胎数、年龄、促排卵药物(Gn)总量、输卵管和卵巢。对聚类数据进行统计学假设检验,得到两组患者在不孕状态、子宫和卵巢方面差异具有统计学意义,在盆腔、输卵管、子宫内膜异位和精子质量方面差异不具有统计学意义。结论 logistic回归模型适用于分析影响试管婴儿成功率的关键因素。
- 徐颖杨海琼王水
- 关键词：试管婴儿LOGISTIC回归模型模糊聚类
