有关于药对（ⅱ）论文

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1、有关于药对（Ⅱ）论文药对（Ⅱ）论文导读：本论文是一篇关于药对（Ⅱ）的优秀论文范文,对正在写有关于配伍论文的写有一定的参考和指导作用,析、决策树（decisiontree）、关联规则（associationrule）、人工神经X络（artificialneural）、粗糙集理论（roughsettheory）等，各策略虽然原理不同，但都从不同方面反映了事物的本质。其中，比较经典和常用的策略包括分类、聚类、关联规则、互信息、孤立点分析等。　　1.1分类分类就是构[摘要]数据挖掘技术已经成为中医方药研究不可或缺的一种强有力工具。该文基于数据挖据的原理与基

2、本要求，介绍了数据挖掘技术的主要策略和研究流程，从基于病证的药对配伍特点、当代名医处方中的药对应用、药对量效关系与属性关系等方面总结了近年来数据挖掘技术在药对研究中的应用情况，为药对的现代科学研究提供了指引和可靠的数据基础。　　[关键词]数据挖据；药对；配伍规律；量效关系　　[收稿日期]2013-09-11　　[基金项目]国家科技支撑计划项目（2008BAI51B01）；国家自然科学基金项目（81274058）；江苏省高校自然科学重大基础研究项目（10KJA360039）　　[通信]*李文林，Tel：（025）85811785，E-mail：njl

3、iail：yupingtangnjutcm.edu.药对是古今医药学家药对（Ⅱ）由.zglining）是美国计算机学会（ACM）于1995提出的概念。简单地说，即是运用一定的算法，从海量结构化或半结构化的数据中提取出隐含的有用的信息和知识的过程[1]。这些提取出来的知识和信息，其一般形式为概念、规则、模式等。一般而言，根据描述性分析与预测性分析之挖掘任务的不同，应用的策略主要有统计分析、决策树（decisiontree）、关联规则（associationrule）、人工神经X络（artificialneural）、粗糙集理论（roughsetthe

4、ory）等，各策略虽然原理不同，但都从不同方面反映了事物的本质。其中，比较经典和常用的策略包括分类、聚类、关联规则、互信息、孤立点分析等。　　1.1分类分类就是构造一个分类函数或者叫分类模型、分类器，把具有相同特征的数据项映射到某个给定的类别上。过程主要包括模型创建和模型应用。模型创建是通过对训练集数据进行学习来建立分类模型，模型应用是使用分类模型对测试数据和新测试数据进行分类。其中训练数据集是有标签的，而需要分类的测试数据是没有标签需要指定标签的。因此，分类有时也被称为“监督学习”（supervisedlearning）。常用的分类算法包括：“决

5、策树”、“K最近邻（KNN）”、“贝叶斯分类（Bayes）”、“支持向量机（SVM）”、“神经X络”等。在中医药领域中，分类策略常用来进行疾病证候分类、药物功效分类、诊断推理等。　　1.2聚类聚类是将数据项划分为多个类，使类与类之间的数据差别尽可能大，而同一类的数据差别尽可能小。与分类不同，聚类输入的是一组无标签的未分类数据，而且聚类的个数事先也是未知的。它是一种不依赖于预先定义的类和带类标号的训练数据集的非监督学习（unsupervisedlearning）。常用的聚类算法包括：“K-means”、“层次聚类”、“基于密度的策略”等等。聚类策略在

6、中医药领域内常用来进行药物聚类、方剂聚类、症状聚类等。如可以对中医病案中的病因、证候、用药等资料，按照其内在相似或相关程度将数据分为若干个类别，来发现其中的规律。　　1.3关联规则关联是指2个或多个变量的取值之间存在某种规律性，关联规则就是描述2个或多个变量之间的某种潜在关系的特征规则。关联规则挖掘能发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，因而在数据挖掘领域是一个应用最为广泛的策略，其经典的算法包括“Apriori”5药对（Ⅱ）论文导读：本论文是一篇关于药对（Ⅱ）的优秀论文范文,对正在写有关于配伍论文的写有一定的参考和指导作用,掘算法，用于更准

7、确发现方剂中起主要作用的药物和药对。王成良等则提出了一种基于矩阵的Apriori_Matrix算法，通过优化计算时间提高了方剂中的一些强关联规则的挖掘效率。　　3.2基于病证的药对配伍特点分析以古今文献数据库为数据，以病为纲、以药对为切入点系统分析各种经方、验方或时方的核心结构及其对应的证候或症状特，“FP-Tree”等，许多商业挖掘软件如SASEnterpriseMiner，IBMSPSSModeler，InsightfulMiner等均具有关联规则分析模块。在中医药领域，运用关联规则分析的策略，可以发现大量文献中疾病的症状、证候和方药之间存在的

8、关联规律。　　1.4互信息互信息本来是信息论中的一个概念，用于表示信息之间的关系，是2个随机变量统计相关性的测度，在过滤理