数据挖掘在中医药研究中的应用分析

发布时间：2018-01-30 23:02

  本文关键词： 中医 数据挖掘 配伍规律　出处：《环球中医药》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：数据挖掘是从大量的、不完整的、复杂繁琐的数据中发现隐藏的、有价值的知识的过程。利用数据挖掘技术从中医累积的数据中探索和发现其中蕴含的规律,有利于中医学的继承、探索与发展。本文通过检索、总结中医学研究中数据挖掘技术相关文献,发现此类技术主要应用于中药方剂配伍规律、症状分析、辨证规律分析三方面;数据挖掘技术主要包括频数统计、聚类分析、因子分析、对应分析、关联规则、分类模型、贝叶斯网络、异常点分析等。
[Abstract]:Data mining is a process of discovering hidden and valuable knowledge from a large number of incomplete and complicated data. This paper summarizes the relevant documents of data mining technology in TCM research and finds that this technology is mainly used in the law of compatibility and symptom analysis of traditional Chinese medicine prescriptions. Analysis of the law of syndrome differentiation in three aspects; Data mining techniques mainly include frequency statistics, clustering analysis, factor analysis, correspondence analysis, association rules, classification model, Bayesian network, anomaly point analysis and so on.
【作者单位】： 北京中医药大学东直门医院血液肿瘤科;
【基金】：2016年北京中医药大学优秀青年骨干教师专项计划(2016-JYB-QNJSZX019)
【分类号】：R2-03
【正文快照】： 数据挖掘[1](Knowledge Discovery in Data-base,KDD)是指从大量的、不完整的、有噪音的数据中发现隐藏的、有价值的知识的过程,是当今大数据时代最前沿的数据处理技术之一。其主要表现形式为:规则、概念、规律及模式等。目前,数据挖掘方法逐渐应用于临床医学研究领域。中医学

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