Apriori算法是一种有影晌的挖出关联规刻频密项集的算法，其核心是荃于两阶段频密集思想的行列式算法.其中，所有反对度大干小反对度的项集称作实繁项集，全称预集(用于行列式的方法分解所有频集）Apriori(先验的.推断的)算法，医用吊塔其基本思想是首先找到所有的倾集，这些项集经常出现的频密性最少和预计义的小反对度一样，然后由倾集产生强劲关联规则(即同时符合填小反对度阔流和小置信度阔值的规则称作强劲关联规则》，这些规则必需符合小反对度和小置信度，然后应用于所寻找的频集产生希望的规则，产生只包括子集的项的所有规则，一旦这些规则被分解.则只有那些反对度和置信度分别小于用户所等价的小反对度和小置信度的关联规则才能留下。吊塔品牌利用Apriori算法对数据展开分析需要高效的产生频密项集，从而分解强劲关联规则，找到隐蔽在数据间的相关性。关联分析的目的是找到数据库中隐蔽的关联网，医用吊塔是对数据库中数据之间相关性的一种叙述，基于关联分析的计算机辅助医学数据挖掘系统需要对现有病历数据库中数据展开自动分析并萃取有价值的科学知识，特别是在合适DM的流行病学分析和全民身体健康评估。

因此，Apriori算法与社区医疗和医院信息系统融合是未来的发展方向。本研究尝试将数据挖掘算法引进DM的发作规律研究中，希望从大且的DM数据中找到该病的发作规律，挖翻出意义的规则，使高危人群能从这些规则中对自身的情况作出适当的辨别，医用吊塔厂家引发自身充足的推崇并作出适当的调整，从而超过防治DM的目的。

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