基于关联规则的中医辅助诊断模型构建

数据挖掘的老朋友——关联规则算法数据集.xlsx，真是挖关联规则的好帮手。格式干净、字段清晰，导入工具像Pandas或Excel都毫无压力。适合跑Apriori这种经典算法，想练手、做实验、写教程都挺方便的。 Apriori 算法的数据嘛，重点就是事务项集要规整，这个表格已经给你好八成了。你只需要读进去，转换成列表或DataFrame，一键喂给算法跑就行，响应也快，逻辑也直。 如果你正好在做关联规则的入门练习，或者准备课设、Demo，这个文件真挺省事的。数据量不大不小，适合本地跑也适合丢进Colab调试。 我之前在讲Apriori和FP-growth的时候也用过类似格式的数据集，效果还不错。用

中医证型的关联规则挖掘源码，属于那种你一看就知道能用得上的资源。用的是比较经典的Apriori和FP-Growth这些算法，逻辑清晰，代码也挺干净的，拿来改一改就能直接上项目。挖掘模型的构建思路也蛮值得借鉴。先是通过你的数据，找出一些有代表性的模式和趋势，再把这些模式扩展到整个数据集里，提取出不少有参考价值的统计信息。响应也快，执行效率还不错。数据结构这块也做得比较规整，用起来省心。如果你对中医知识库建模感兴趣，或者刚好在搞医疗方向的数据，这套代码可以说是个不错的起点。你甚至可以套进去自己的业务逻辑，玩出点花来。另外，里面还贴心地加了一些参考链接，比如 关联规则挖掘 和 挖掘综述，不懂的地方也

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。

知识背景：序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间（空间）维度 关联规则： 微软股票下跌 50%，IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式： 微软股票下跌 50%，IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。

关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

关联规则知识点详解####一、关联规则概述1.1问题提出在日常生活中，我们经常会遇到一些看似无关的商品被放在一起销售的情况。比如啤酒和尿布这两种截然不同的商品，为什么会被商家放在一起呢？这是因为商家通过对销售数据的分析发现了一种现象：一些顾客在购买婴儿尿布的同时，也很可能会购买啤酒。进一步的研究表明，这种购买行为主要是由年轻父亲在执行家庭采购任务时所产生的。 1.2关联分析定义关联分析是一种数据挖掘技术，由R.Agrawal在1993年提出。它从数据集中发现不同属性之间的相互联系，即找到满足一定支持度和支持度阈值的关联规则。例如，通过分析超市销售数据，我们可以发现“购买床单的顾客有80%的概率