肿瘤外科患者临床用药关联性挖掘研究：基于关联规则和XX方法的对比分析

关联分析是一种数据挖掘技术，发现学生超市商品之间的有趣关系。以购物篮分析为基础，我们探讨了学生超市的购物行为模式，特别是商品之间的关联性。在数据清理和处理后，我们使用SAS的Enterprise Mining模块进行了详细分析，发现了多个商品之间的高支持度关联规则，例如购买奶茶的学生也倾向于购买沁园面包。这些规则有助于超市优化商品布局，提升购物体验和销售效率。

啤酒与尿布是数据分析领域中的一个经典案例，指的是购物篮中这两种商品之间的相关性。作者认为，与其让他人非法复制，不如自行上传。

关联规则挖掘一直是数据挖掘中重要的内容之一。提出了DPCFP-growth算法，它是基于MSApirori算法，并采用了CFP-growth分而治之的策略，以弥补原算法的不足。与CFP-growth算法相比，DPCFP-growth算法有效地将大数据库分解为多个小的子数据库，从而提高了算法的运行效率。实验结果表明，DPCFP-growth算法在大型数据挖掘中具有优越性。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

腾讯大讲堂第59期深入探究数据蕴含的商机，从算法原理到实际应用，全面解读数据价值。

数据本身不携带含义，其解读依赖于赋予它的语义。举例来说，数值“93”可以代表： 学生某门课程的成绩 某人的体重 计算机系 2003 级学生人数 (请同学补充...) 同样的数据，在不同的语义下表达着不同的信息。

提出一种基于T统计量的关联规则挖掘方法，使用显著度取代置信度，挖掘出的规则具有统计显著性。

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。

加沙地带2型糖尿病患者饮食与抑郁关联性研究 研究方法 这项横断面研究调查了巴勒斯坦加沙地带 480 名 2 型糖尿病患者。研究人员使用抑郁、焦虑和压力量表 (DASS-21) 评估患者的抑郁程度，并收集了人口统计学、社会经济和病史数据。同时，他们还使用 98 项半定量食物频率调查表评估了患者的饮食模式。 研究结果 29.0% 的 2 型糖尿病患者患有抑郁症 (女性 58.3%，男性 41.7%)。 轻度、中度、重度和极重度抑郁症的患病率分别为 11.7%、8.5%、6.7% 和 2.1%。 因素分析确定了两种主要的饮食模式：西方饮食模式和谷物-蔬菜-水果饮食模式。 与摄入最多谷物、蔬菜和水果的患者 (T3) 相比，摄入最少谷物、蔬菜和水果的患者 (T1) 患抑郁症的几率更高 (OR 0.763, 95% CI (0.667-0.871), P 值 = 0.001)。 研究结论 谷物、蔬菜和水果的摄入量与 2 型糖尿病患者的抑郁症风险呈负相关。这提示，健康的饮食模式可能有助于降低 2 型糖尿病患者的抑郁风险。