摘要：提出一种基于统计关联规则的增量决策树分类算法,称为SARMT（Statistic Association Rules Miner Tree）,它基于快速决策树（Very Fast Decision Tree,VFDT）技术来挖掘医疗数据。与VFDT不同,改进的SARMT算法不依赖于样本分裂节点的数量。在医疗大数据中,通常缺少大量可用的数据样本,因此SARMT算法更加适用于医疗环境中。将SARMT算法和VFDT算法应用于不同的三个医疗数据集上,实验结果表明在执行时间相当的情况下,SARMT算法在处理医疗数据中有更高的准确率。

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