面向中醫(yī)辨證的數(shù)據(jù)挖掘技術研究與應用.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應用，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)挖掘隨之產生。它是一項通過對海量數(shù)掘進行提取、邏輯分析等處理操作來獲得潛在有用的知識的技術，是目前國際上信息處理領域最前沿的研究方向之一。 我國的中醫(yī)學有著悠久歷史，中醫(yī)學理論主要來源于對實踐的總結，并在實踐中不斷得到充實和發(fā)展。中醫(yī)辨證是中醫(yī)學中的精華，是中醫(yī)診斷學的主要研究內容，并為臨床治療提供依掘。目前的中醫(yī)辨證還沒有一個統(tǒng)一的規(guī)范標準，

2、并且傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法缺乏邏輯分析能力，所以辨證的客觀真實性也是備受質疑。 本文討論了以中醫(yī)小兒肺炎病例數(shù)據(jù)為示范，將數(shù)據(jù)挖掘技術與中醫(yī)辨證理論相結合來生成中醫(yī)辨證規(guī)范的過程。首先，根據(jù)中醫(yī)辨證方法和數(shù)據(jù)特點建立了中醫(yī)辨證的五層結構，并轉化成為數(shù)據(jù)挖掘模型。隨后，根據(jù)這個挖掘模型對中醫(yī)小兒肺炎病例這個高維空間數(shù)據(jù)集運用了相關的數(shù)據(jù)挖掘技術與方法，包括通過聚類挖掘得到證的分布及證的構成比，通過關聯(lián)規(guī)則挖掘得到癥狀表現(xiàn)的關聯(lián)關系和癥狀

3、的貢獻率。詳細討論了兩個經(jīng)典聚類算法，基于劃分的K．平均算法和基于密度與網(wǎng)格的CLIOUE算法。其中K-平均算法根掘病例數(shù)據(jù)特點使用了兩種不同的相似度計算函數(shù)，提高了挖掘結果的準確性。此外，在面向中醫(yī)辨證的關聯(lián)規(guī)則挖掘過程中提到一個基于產生頻繁項集的方法Apriori算法，經(jīng)實驗分析表明，隨著數(shù)據(jù)集維數(shù)的增加，在產生候選頻繁項集的過程中，算法的執(zhí)行效率急劇下降。于是在FP-growth算法的基礎上提出了DFP-growth，該算法采用了