基于K-Means与Apriori算法的盐包外敷中药处方研究

发布时间：2021-07-11 06:08

　　目的:探究具有舒筋活络、活血祛瘀、消炎止痛等疗效方剂的组方规律,制定盐包外敷中药处方。方法:对多部国内中成药方剂标准进行标准化处理,运用SPSSClementine12.0进行K-Means聚类及Apriori关联分析。结果:筛选方剂共281首,中药共计656味,聚类结果得到盐包处方:没药、乳香、红花、当归、川芎、川乌、草乌、冰片、樟脑、薄荷脑、麻黄、羌活、白芷,关联分析结果与此一致,较好地验证了聚类分析结果。结论:制定的盐包外敷中药处方在两种不同算法的验证下提高其可行性,为舒筋活络等疗效的外敷方剂研究和盐包外敷方剂开发提供参考信息。 

【文章来源】：中国数字医学. 2020,15(07)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 数据收集及处理
2 K-Means实现处方数据聚类分析
    2.1 第一次聚类分析
    2.2 第二次聚类分析
    2.3 第三次聚类分析
    2.4 K-Means算法聚类结果分析
3 Apriori算法实现中药药物关联分析
    3.1 单味药分析
    3.2 药对挖掘
    3.3三味药组挖掘
    3.4 四味药组挖掘
    3.5 Apriori算法挖掘中药处方结果分析
4 讨论



本文编号：3277498