在医疗领域，扁桃体炎作为一种常见的上呼吸道感染疾病，其高发人群和风险因素一直是医学界关注的重点，传统的临床观察和病例研究往往存在样本量有限、主观性强等局限性，如何利用数据挖掘技术，从海量医疗数据中挖掘出扁桃体炎的潜在高发人群及其风险因素呢？
通过数据预处理技术，对收集到的医疗数据进行清洗、去重、格式化等操作，确保数据的准确性和一致性，采用关联规则挖掘算法，如Apriori算法或FP-Growth算法，从历史病历中找出与扁桃体炎发病相关的风险因素，如季节变化、年龄分布、性别比例、既往病史等，利用聚类分析技术，如K-means聚类或DBSCAN聚类，可以将患者群体划分为不同的亚组，进一步分析各亚组中扁桃体炎的发病特点。
通过上述方法，我们可以更准确地预测扁桃体炎的高发人群和风险因素，为制定更有效的预防和治疗策略提供科学依据，数据挖掘技术的应用也有助于优化医疗资源的配置，提高医疗服务的质量和效率。
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