在探讨如何利用数据挖掘技术预测流行性乙型脑炎（简称乙脑）传播趋势之前，我们首先需了解乙脑是一种由乙脑病毒引起的急性传染病，主要影响儿童和青少年，其传播途径主要通过蚊虫叮咬，近年来，乙脑的发病率在全球范围内有所波动，给公共卫生带来了巨大挑战。
数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘和预测模型，可被应用于乙脑的传播预测中，通过收集历史病例数据、气候条件、人口流动等多元信息，我们可以利用聚类分析识别出具有相似传播特征的区域或群体，进而通过关联规则挖掘发现影响乙脑传播的关键因素，在此基础上，利用预测模型如时间序列分析或机器学习算法，可以构建出乙脑传播的预测模型，为公共卫生决策提供科学依据。
数据的质量和完整性、模型的准确性和适用性是应用数据挖掘技术预测乙脑传播时需面对的挑战，在实施过程中需不断优化数据收集和处理方法，同时对预测模型进行验证和调整，以确保其准确性和可靠性。
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利用数据挖掘技术，如时间序列分析和机器学习算法预测流行性乙型脑炎传播趋势。
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