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提出了一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法(CBCPFP-growth算法)。算法利用扩展项集表征约束,通过加入最大支持度和项出现位置的约束,并利用最小支持度、最小置信度、关联规则数量的约束有效地在算法执行之初和算法执行过程中删除了冗余模式和规则,通过将频繁项集进行划分并在多个处理器上独立执行,充分利用多处理器协同工作的处理能力,使算法具有并行和分布处理的可扩展性。算法在满足医疗图像领域高精确度,高稳定性要求的同时提高了算法运行效率和医疗图像分类的有效性。
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