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中医皮肤科用药在关联规则基础上注意事项分析

2020-07-01 350 上传者：管理员

摘要：数据挖掘是近年来对于知识的发现发面是有着重要意义的,而在中医药方面的数据挖掘是重要的研究方向。本篇文章主要中医药的基础上讨论了关联规则算法中的Apriori算法的应用,对中医治疗皮肤科疾病最主要的中药采取了初步的发展,在中医临床治疗皮肤科疾病方面是具有一定的参考价值。

关键词：
中医皮肤科
中医药数据分析
常见皮肤病
数据挖掘
频繁项集
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中医在我国自古以来都是有很重要的地位,它是我国的民族文化遗产,由于其具有悠久的历史和显著的疗效,是对于我国几千年的医药经验的传承。在对于中医在医疗实践中的数据进行分析整理,对丰富中医的理论体系和推动中医的发展有着重要的作用。数据挖掘顾名思义是对于相关信息的提取过程,把原先不被人所知道却又真实存在的知识,从数据庞大的信息库中精准的提取出来的过程。所以在进行中医药数据分析时使用数据挖掘的技术,可以更快速的获得有效的有价值的数据。对中医药数据的挖掘是通过相关算法,对中医药数据信息的分析辩证而得出的有用信息知识,从而为我国的中医研究提供理论知识支持。

1、数据挖掘与关联规则

1.1数据挖掘

数据挖掘是从大量的数据中通过相关算法来获取其中所隐藏的信息,这一过程也可以称之为数据库知识发现。数据挖掘的实现是依靠在计算机技术的情况下,通过统计处理,搜索学习等方法来实现数据的获取。这项技术的实现难点在于挖掘数据时所采用的方法,当下最常用的方法是因子分析、遗传算法、对应分析、模糊集等。这项技术的产生在当前最主要用于数据仓库和复杂数据类型发面。

1.2关联规则

在进行数据挖掘时为了提高挖掘信息的效率,常常采用关联规则这一技术来进行,关联规则可以通过对大量数据进行分析来获取所需要的知识,分析出相关数据下的关联性从而可以达到提高挖掘效率。这项技术产生的原型是通过分析购物篮中的物品,来分析出消费者的购物习惯以此来达到营销的优化。

2、Apriori算法

Apriori算法是一项经典的算法。这项算法的核心思想是在进行算法匹配时,要想进行后一步算法的匹配必须先要满足前一条结果的绝对一致。这项算法采用了逐层搜索的方法来获得频繁项集,在数据库中对于数据进行连接剪枝的方法,利用循环的方法,直到没有候选项集为止。因为在进行连接剪枝的过程中会导致项目集的个数不断增加,随后产生的选项集个数也大大增加,导致了这项算法的运行效率极速降低。由于这些情况的出现,对于所出现的问题也加以改进,而且因为Apriori算法对于数据的准确挖掘的效率是很高的,相对的使用到的数据量对于这项算法来说是不值一提的,所以对于他的运行能力和效率没有很大的影响,所以Apriori算法在中医方剂数据方面的挖掘是最常被使用到的。

3、用药规律

中医治疗皮肤科疾病方剂数据具有复杂性和多样性,所以在进行数据挖掘时就要做好相对于的数据筛选和整理方面的工作。然后对于所收集到的信息进行规范化的处理并且进行录入,采用规范的语言对数据进行处理,对采集到的无用信息进行去除,把相应的中药的名字规范化。把数据挖掘所需要的数据通过数据预处理的方法将原始数据进行转化。

在用Apriori算法进行数据挖掘时,得到了以下的结果,通过对结果进行分析得到茯苓是在治疗皮肤科疾病时被使用的最多的一种中药,有55%的使用频率,当归因为其具有“补血活血,润肠通便”的功效使用频率高达47%。而生地黄也因为其“滋阴清热,凉血补血”的性能以45%的频率位列第三。而其中生甘草、赤芍、川芎、牡丹皮、黄芩、栀子、泽泻、防风、红花等中药在使用频率上也是相当的高的。由此而言,在进行中医治疗皮肤科疾病的时候,上述药材的使用频率越高说明它们对于疾病的疗效是最有用的。在进行数据分析的时候发现出现的频率越高对于疾病治愈的疗效就越强,它们之间是有着必要的联系的,所以在以后获取到数据后,更加要注意数据所呈现出来的研究意义,这对于后续中医的治疗提供更加有价值的信息。

4、结语

本篇文章内容通过Apriori算法对中医治疗皮肤科疾病的用药规律进行了深度的数据挖掘,在支持度为20%,置信度为70%的情况下获取到了适合于皮肤病治疗的中药19味。这项数据为中医临床治疗皮肤病提供了有利的用药依据,是有很大的参考价值的。在中医用药方面,单纯的依靠用药频率并不能直接得出用药的结果,所以在后续的探究中能够对于中医的用药规律有更深层次的探究。

参考文献：

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