摘要：基于大量实测数据探索2型糖尿病的发病规律,寻求其有效的数据处理方法.将数据挖掘技术引入到2型糖尿病数据处理中得出决策分类树,再同医学认识相对照.利用11400条实测数据,采用C4.5算法得出分类树,经实验患病人群的正确识别率为80.90%,未患病人群的正确识别率为92.05%.给出的决策分类树同目前医学上认识的高危因素趋于一致,同时给出了血糖值等于5.85的临界性数值.数据挖掘方法的引入为2型糖尿病数据处理提供了一种新的方法,为其预警、干预和有效控制提供了一种新的解决方案.

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