生物医学数据挖掘与知识发现热点的分析
数据挖掘是知识发现的一个过程。所谓数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程，有分类、评价、预测、相关性分组或关联规则的提取、聚类、描述和可视化等功能。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。本研究应用聚类分析的方法，对PubMed数据库中关于数据挖掘与知识发现的相关论文进行调查分析，总结出当前数据挖掘与知识发现研究的热点，并对之加以评价，以供同道参考。
生物医学 数据挖掘 知识发现 聚类分析法
张薇 崔雷
中国医科大学信息系 110001
国内会议
太原
中文
1-5
2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）