基于K-Means聚类算法的消渴方剂研究

发布时间：2017-09-24 04:07

  本文关键词：基于K-Means聚类算法的消渴方剂研究

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【摘要】：目的:利用聚类方法对治疗消渴方剂进行研究,实现对其用药规律较深层次的挖掘,从而为治疗消渴方剂的实际应用、药物有效组成与方剂组成药物规律的分析提供临床研究依据。方法:将搜集整理的消渴方剂进行标准化处理,转换成可以在Clementine中进行挖掘的数据形式,选用其中K-Means聚类分析方法,对治疗消渴方剂的整体用药规律进行探究。结果:通过多次对消渴方剂数据聚类后,结合收集的消渴方剂的药物组成分析,消渴方剂比较好的聚类数目为二类,治疗消渴疾病的常用药物有生地、熟地、天花粉、知母、泽泻、麦冬等。结论:可以了解到消渴方剂的药物组成规律,了解到消渴方剂的基础用药,进而为中医方剂理论的研究和新药的开发提供可参考的信息。
【作者单位】： 辽宁中医药大学;
【关键词】： 数据挖掘 消渴 聚类分析 K-Means
【基金】：辽宁省教育厅科研项目(L2013357) 辽宁中医药大学校级科研项目(2013fyy07)
【分类号】：R255.4
【正文快照】： 随着社会的发展和生活的改进,科学技术不断进步和完善,计算机已经在人们的生活中普及,而随着大数据和云计算时代的来临,各种计算机技术被人不断开发和应用,数据挖掘技术是计算机技术的重要组成部分其中之一。数据挖掘是一个利用各种各样的方法,从浩如烟海的数据信息中提取出隐

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本文编号：909245