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中医科研中几种常用数据挖掘方法浅析.pdf

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中医科研中几种常用数据挖掘方法浅析.pdf

思路与方法中医科研中几种常用数据挖掘方法浅析李志更1,王天芳2,任婕2,杜彩凤2(1.中国中医科学院中医基础理论研究所,北京100700;2.北京中医药大学中医诊断系,北京100029)摘要:本文主要是对中医药科研中几种常用的数据挖掘方法进行了归纳和分析,在中医的科研中,无论是临床、实验和文献的研究中都可能遇到需要进行数据分析的情况,初级的分析方法已很难再适应科学发展的需要,掌握好数据挖掘的思路和方法,对中医科研的进步应该是大有裨益。关键词:中医科研;数据挖掘中图分类号:R2-03文献标识码:A文章编号:1002-2392(2008)02-0029-03收稿日期:2007-12-05修回日期:2008-03-10作者简介:李志更(1979-),男,汉族,河北唐山人,医学博士,现主要从事于中医基础理论及其交叉学科的研究。中医药的研究中常常运用一些数理统计方法来对科研结果进行探讨以使数据分析的结果更具客观性。多元的统计分析方法主要用来探讨高维数据的内在规律,如研究多元变量间的相互关系、数据结构和数据简化等。这些方法在实际运用中各有自已的特色和适用条件,不同研究目的和不同变量类型往往需要不同的方法,只有正确地运用这些先进的方法,才能得到准确的结果。在一定程度上这种学科的交叉已对中医学的发展起了相当的推动和促进作用,现将一些数理统计方法在中医药中的运用进行浅析。1聚类分析聚类分析是一种探索性的统计分析方法,是在没有先验知识的情况下对数据资料进行分类,其实质就是按照资料的内在相似或相关程度将数据分为若干个类别,以使得类别内数据的“差异”尽可能小,类别间“差异”尽可能大。可分为层次聚类法和非层次聚类法。也可按分类目的分为R型聚类和Q型聚类。聚类分析可用于中医证候的研究,如刘明[1]等对八纲中的六纲症状及肾虚症状以及张世筠[2]等对肝证变量的聚类分析等。聚类分析还可用来探讨方剂中药物的组合规律及微量元素含量、中药指纹图谱等,如李国春[3]等对半夏泻心汤临床案例的用药规律等进行了聚类分析;张巧艳[4]等对中药蛇床子中的微量元素进行了聚类分析。聚类分析作为一种“无监督”的探索性多元统计方法,可以对资料进行自然分类。但由于中医证候的复杂性,聚类分析在解决中医问题时开始显示出了其方法的局限性。首先,聚类的多结果性。变量究竟被聚为几类要取决于研究者的选择或决定,此分析方法无法根据数据内部特

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