clique网格聚类算法在医学空间数据中的应用

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1、分类号:R183学校代码：10114密级:学号：2012200892CLIQUE网格聚类算法在医学空间数据中的应用GridclusteringalgorithmofCLIQUEinthemedicalapplicationofspatialdata研究生：曹叔彦指导教师：郭东星教授专业名称：公共卫生硕士研究方向：多元统计方法及其应用学位类型：专业学位所在学院：公共卫生学院中国山西二〇一五年五月二十日目录中文摘要...............................................................I英文摘要.........

2、.....................................................III前言.................................................................11空间数据挖掘概述....................................................41.1空间数据挖掘的定义及过程.........................................41.2空间数据挖掘的特点.............................

3、..................51.3空间数据挖掘的主要方法...........................................61.4本章小结.........................................................72聚类分析............................................................92.1聚类分析的研究意义与概念.........................................92.2聚类分析的数学描述和主要方法..

4、...................................92.3本章小结........................................................143网格聚类算法.......................................................153.1算法介绍........................................................153.2实例分析...............................................

5、.........173.3结果比较和讨论..................................................194总结与展望.........................................................224.1总结............................................................224.2展望............................................................22参考文献........

6、......................................................24综述................................................................27致谢................................................................31在学期间承担/参与的科研课题与研究成果.................................32个人简介..................................

7、............................33山西医科大学硕士学位论文CLIQUE网格聚类算法在医学空间数据中的应用摘要目的：糖尿病指的是由于身体机能失衡，所导致的以血糖高于正常值范围为主要表现的全身进行性疾病，其并发症多，患病率高，已经逐渐成为了影响世界各国的一个重要公共问题。根据国际糖尿病联盟（IDF）截止到2013年底的数据显示，2013年间，全球死于糖尿病相关疾病的人数超过了510万，达到了全年死亡人口的8.39%,全年的相关医疗花费达到了5480亿美元，占到了全部花费的11%，其中我国从进入21世纪以来，糖尿病人口数不断上升，到2013年

8、底，已经成为了世界上患病