基于聚类的空间数据挖掘技术在中药资源分析中的应用
医药行业的数据挖掘与分析应用
选择与目标变量最相关的特征，去除冗余特征，提高模型的泛化能力和计算效率。
主成分分析法
通过线性变换将多个特征组合成少数几个综合特征，达到降维的目的。
特征聚类
将相似的特征聚类成若干个特征群，每个特征群代表一个高维特征，从而实现降维。
03
CHAPTER
医药行业数据挖掘的主要技术
关联规则挖掘是医药行业数据挖掘中的一种重要技术，用于发现药品之间的关联关系。
深度学习是机器学习领域的一种重要技术，通过构建多层神经网络来模拟人脑的认知过程。
在医药行业中，深度学习可以用于图像识别、自然语言处理和预测建模等多个方面。
通过深度学习技术，可以自动识别医学影像、自动提取病历信息、预测疾病进展等，从而提高医疗服务的效率和质量。
04
CHAPTER
医药行业数据挖掘的实际应用案例
医药行业的数据挖掘与分析应用
目录
医药行业数据挖掘概述医药行业数据预处理技术医药行业数据挖掘的主要技术医药行业数据挖掘的实际应用案例医药行业数据挖掘的挑战与前景
01
CHAPTER
医药行业数据挖掘概述
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，通过发现数据中的模式、关联和趋势，为决策提供支持。
随着医药行业数据的爆炸式增长，数据挖掘在医药领域的应用越来越广泛，有助于提高研发效率、优化临床试验设计、精准医疗等。
总结词
在新药研发过程中，利用数据挖掘技术分析大量的化合物和分子数据，筛选潜在的药物候选者。
要点一
要点二
详细描述
在新药研发阶段，数据挖掘技术被广泛应用于分析大量的化合物和分子数据，通过筛选和预测潜在的活性分子，降低药物发现的成本和时间。这有助于加速新药的研发进程，提高成功率。
基于数据挖掘的中药配方药效研究
基于数据挖掘的中药配方药效研究中药作为中国传统医学的重要组成部分，在长期的临床实践中积累了丰富的经验和知识。
然而，中药的配方种类繁多，药效难以准确评估，这给中药的临床应用和研究带来了一定的挑战。
为了解决这个问题，近年来，越来越多的研究者开始运用数据挖掘技术，对中药配方的药效进行研究。
本文将基于数据挖掘的方法，探讨中药配方药效研究的现状和发展前景。
一、数据挖掘在中药研究中的应用数据挖掘是从大量的数据中挖掘出潜在模式和规律的过程，它可以帮助我们发现药物的功效及可能的副作用，从而有效地指导中药的合理运用。
在中药研究中，数据挖掘技术可以应用于以下几个方面：1. 中药配方的组成分析通过分析中药配方中药材的组成及其所含的活性成分，可以揭示中药的药效机制。
数据挖掘技术可以从大量的文献和数据库中获取中药的化学成分信息，进而帮助研究者分析中药配方的药效。
2. 中药配方的药效评估中药配方的药效评估是中药研究的一项重要任务。
传统的药效评估方法往往耗时耗力，且可能存在主观性和随机性的问题。
借助数据挖掘技术，可以利用大量的临床数据和实验数据，分析中药配方的功效和药理作用，从而对其药效进行评估。
3. 中药配方的优化中药配方的优化是指根据临床和实验数据，调整中药配方的组成和比例，以达到更好的药效。
数据挖掘技术可以帮助研究者从大量的中药方剂数据库中挖掘出有效的规律和模式，为中药方剂的优化提供科学依据。
4. 中药的副作用和毒性评估中药的副作用和毒性是中药研究中不可忽视的问题。
通过数据挖掘技术，可以从临床和实验数据中挖掘出中药的副作用和毒性信息，从而提供中药的安全性评估和合理应用的依据。
二、数据挖掘方法在中药配方药效研究中的应用案例1. 基于规则挖掘的中药配方药效研究规则挖掘是数据挖掘中的一种重要方法，它可以从给定数据集中挖掘出潜在的规则和模式。
在中药配方的药效研究中，可以利用规则挖掘技术，从大量的临床数据中挖掘出中药与疾病之间的关联规则，进而揭示中药配方的药效机制。
数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用
数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用一、本文概述随着信息技术的快速发展，数据挖掘作为一种高效的信息处理技术，已经在各个领域展现出其独特的优势。
在中医药现代化研究领域，数据挖掘技术的运用更是为传统中医药的现代化发展提供了新的视角和工具。
本文旨在探讨数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用，以期推动中医药领域的科技进步和创新发展。
本文将首先介绍数据挖掘技术的基本概念、原理和方法，然后重点分析数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用案例和效果。
我们将从中药材的种植、采摘、炮制、配伍、药效评价等多个环节入手，详细阐述数据挖掘技术在这些方面的具体应用，以及所带来的实际效果和潜在价值。
本文还将对数据挖掘技术在中医药现代化研究中面临的挑战和问题进行深入探讨，包括数据挖掘技术的局限性、中医药数据的复杂性、数据挖掘与中医药知识的融合等问题。
通过这些问题的分析，我们希望能够为数据挖掘技术在中医药现代化研究中的进一步应用提供有益的思考和建议。
本文旨在全面、系统地探讨数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用，以期为中医药领域的科技进步和创新发展贡献一份力量。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘（Data Mining）是一门新兴的交叉学科，它融合了数据库技术、机器学习、统计学等多个学科的理论和方法。
数据挖掘的主要目的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。
这些信息和知识可以表示为概念、规则、规律、模式等形式，它们可以用于决策支持、过程控制、信息查询、科学研究等多个领域。
数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据挖掘、结果解释和评估等步骤。
数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和整合的过程，以消除噪声、处理缺失值、标准化数据等，使得数据更适合于挖掘。
数据挖掘阶段则利用各种算法和工具，如聚类分析、决策树、神经网络、关联规则挖掘等，来发现数据中的模式和关联。
数据挖掘在中医药领域应用研究进展
数据挖掘在中医药领域应用研究进展标签：数据挖掘；中医药；应用研究；综述数据挖掘是指从大量数据中提取或挖掘有效、新颖、有潜在应用价值和最终可理解的模式、知识，其涉及多学科技术集成，包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像处理以及空间或时间数据分析等。
数据挖掘技术在中医药研究领域得到广泛应用，兹将近年来研究进展作一综述。
1 中医药文献数据挖掘中医药文献数据来源主要包括中医药古典、名家医案、验方验案、书刊述评、期刊文献、中药词典等。
数据挖掘技术对这些数据整理挖掘，重新展现及总结名家学术思想、辨证论治、中药选材、中药炮制、中药制剂、用药规律等成果，对传承、借鉴与发展起到重要作用。
中医药数据具有非线性、模糊性、复杂性、非定量等特征，针对具体的中医药数据和不同的挖掘目标，往往要将几种方法融合起来应用，以发挥各自的技术优势，或引进其他学科方法共同解决一些问题，其中关联规则、频数分析、聚类、文本挖掘等为常用方法。
中医药文献数据研究，要求数据来源、文献纳入标准、排除标准、文献规范原则、证候名称规范、症状名称规范、中药名称规范、计量标准规范等进一步加强与完善，数据获取、保存、抽取等预处理及数据挖掘技术的运用也有待更科学深入。
1.1 关联规则郭氏等[1]采用关联规则分析方法分析了古医籍中治疗带下病的用药规律，发现明清时期治疗带下病的方药以健脾祛湿药物为最常用结构，其中又配伍一些专属度比较高的特色药物，如收涩止带药、补肾药、清热燥湿药等。
1.2 频数分析吴氏等[2]检索中国期刊全文数据库等1991-2011年发表的有关围绝经期综合征文献，进行整理及频数分析。
结果围绝经期综合征常见中医证候有49个，其中肝肾阴虚、肾阳虚、肾阴虚、肾阴阳两虚、心肾不交、肝郁气滞、脾肾阳虚最多见；提取常见症状共65个，包括月经紊乱、头晕耳鸣、失眠、烘热汗出、腰膝酸软、心悸、易怒、纳呆等；病位以肾、心、肝、脾为主；病性以虚为主；脉象以细数、沉细、弦细为主，舌象以舌淡或舌红、苔薄或少苔为主，说明围绝经期综合征的中医证候分布比较集中。
计算机技术在中医药信息学应用概.
计算机技术在中医药信息学应用概况[摘要] 随着计算机技术的不断发展，其对中医药研究的辅助作用也逐步显露出来，尤其是促进了中医药学信息数字化的发展。
这种技术已经应用于中医药领域的诸多方而，如在中医文献、中医证候、中药有效成分、方剂配伍规律胡究等方而都积累可参考和借鉴的经验。
关键词计算机技术中医药信息学随着计算机技术飞速发展及其应用日益广泛，它正潜移默化地改变着我们的生活和工作，甚至中医药也步入现代化、科学化和信息化发展进程。
中医药学作为一门古老的科学，要从海量信息中获得新知识，发现隐藏的关系与规律，以及对未知情况进行预测，已经不能再依靠传统的繁琐的方法。
计算机技术是促进中医药学术发展的有力手段，是中医理论进行现代化研究的一个切入点[1]。
1 什么是计算机？计算机是一种能按照事先存储的程序，自动、高速进行大量数值计算和各种信息处理的现代化智能电子装置。
而计算机技术的内容非常广泛，可粗分为计算机系统技术、计算机器件技术、计算机部件技术和计算机组装技术等几个方面。
计算机技术包括:运算方法的基本原理与运算器设计、指令系统、中央处理器(CPU设计、流水线原理及其在CPu 设计中的应用、存储体系、总线与输入输出。
计算机技术也包括多媒体技术，多媒体技术也就是多媒体计算机技术，其定义是:计算机综合处理多种媒体信息，文本、图形、图像、音频和视频，使多种信息建立逻辑连接，集成为一个系统并具有交互性[2]。
多媒体技术已被广泛应用于咨询服务、图书、教育、通信、军事、金融、医疗等诸多领域。
在中医药信息工作中应用这些技术是必然的，是现代化的需要。
2 中医药信息学的特点2.1 中医药信息学的定义1998年，蒋永光[3]提出现代中医药学正在改变传统的信息观，以中医现代化为标志的、中医药学与现代科学各学科间的相互渗透和结合，推动了其学术的发展，丰富和发展了传统理论的内涵，开辟了一些崭新的学术领域，其中包括中医药信息学。
中医药信息学是由中医学与信息科学交叉产生的，是中医药学与计算机技术相结合的必然结果，是中医药文献学、数理中医学、中药学、中医临床医学以及中医药管理学等中医药学科与计算机软硬件技术之间的“接口”，将成为中医药学的一个重要分支[4]。
聚类分析在中药研究中的运用
聚类分析在中药研究中的运用引言中药作为中国特有的传统药物，在世界上具有重要的地位和广泛的应用。
然而，中药的复杂性和多样性给中药研究带来了一定的挑战。
聚类分析是一种常用的无监督机器学习方法，它可以将相似的数据样本进行分组。
在中药研究中，聚类分析被广泛用于发现中药之间的相似性、分类中药和预测中药品质等方面。
本文将介绍聚类分析在中药研究中的运用。
聚类分析的基本原理聚类分析是一种将相似数据样本进行分组的方法。
它的基本原理是根据数据样本之间的相似性或距离，将相似的样本归为一类。
聚类分析可以分为层次聚类和划分聚类两种方法。
层次聚类层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法。
它可以按照自下而上或者自上而下的方式来构建聚类树。
在层次聚类中，相似性或距离的度量指标很重要，常用的度量指标包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
划分聚类划分聚类是一种将数据样本划分为不相交的子集的方法。
划分聚类的基本思想是通过定义一个划分指标，将数据样本划分为K个非空的子集。
常用的划分指标有K-means、K-medoids等方法。
聚类分析在中药研究中的应用中药分类中药研究中，聚类分析可以用于对中药进行分类。
通过分析中药的有效成分、药效等特征，可以将相似的中药归为一类。
聚类分析可以帮助中药研究者理清中药的分类关系，找出中药之间的相似性和差异性。
中药品质预测中药的品质是影响其疗效的重要因素。
聚类分析可以利用中药样本的特征数据，如含量、纯度等信息，对中药的品质进行预测。
通过建立中药样本和品质的关联模型，聚类分析可以帮助中药研究者评估中药的品质。
中药活性成分发现中药中包含了大量的活性成分，这些成分对于中药的药效起到了重要作用。
聚类分析可以分析中药中的活性成分，通过发现活性成分的相似性和差异性，找出中药中具有活性成分的共同特征。
实例分析：聚类分析在黄连中药研究中的应用黄连的简介黄连是中药中的一种，具有清热解毒、抗炎、抗菌等功效。
为了研究黄连的分类和品质预测，我们可以利用聚类分析进行分析。
聚类分析方法研究及在中医药领域的应用探索
开 发研 究 与设 计 技术
本 目任 辑谢 媛 栏 责 编 ：媛
聚类分析方法研 究及在 中医药领域 的应 用探索
赵 丹 丹 ’ 于景 伟 。
（． 海 职 业 学院 ， 东 威 海 ２ ４０ ；． 尔 滨 学 院 ， 龙 江 哈 尔滨 １０ ８ ） １ 威 山 ６ ２ ０２哈 黑 ５０ ６ 摘要 ： 文章 对 聚 类分 析 方 法进 行 了 简要 介 绍 ， 主要 对 其 中 的层 次 聚 类 方 法 进 行 了研 究 ， 该 方 法 引入 到 中 医药 领 域 中 ， 治 疗糖 尿 并 将 以
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文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３ ４ （０ ７０ — ０ １ 一 ２ １ ０ — ０ ４ ２ ０ ）９ ２ ７ ２ Ｏ
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Ｃｌｓｅ ａｙ ｉ ｔｏ ｈ ｅ ｅ ｒｈ ａ ｄ ｅ ｐｏ ｅａ ｐｉａ ｉ ｈ ｉ ｄ ｏ ａ ｔ ｎ －Ｃｈｎ ｓ ｄｃｎ ｕ ｔｒ Ａｎ ｌｓｓ ｍｅｈ ｄ ｔｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｘ ｌｒ ｐ ｌ ｔ ｊ ｔｅ ｆ ｆ ｃ ｏｎ ｎ ｅｌ Ｔｒｄｉｏ ａｌ ｉ ｉｅ ｅ ｍｅ ｉｉｅ
病 的 中 药为 试 验 数 据 ， 中 药 的性 味 作 了聚 类 ， 步取 得 了符 合 中 医理 论 的 结 果 ， 对 初 对数 据 挖 掘 在 中 医 药 中的 应 用做 了有 益 的探 索。
关 键 词 ： 类分 析 ： 次 聚 类 ： 医 药 聚 层 中
中图分类号 ： Ｐ 一 ５ Ｔ ３Ｏ
Ｋｅ ｒ Ｓ ｃｕ ｔ ｒａ ａ ｓ ； ｅ ａ ｃ ｉａ ｕ ｔｒ ｇ Ｔｒ ｄｔ ｎ —Ｃｈ ｎ ｓ ｄ ｃｎ ｙ ＷＯ ｄ ：ｌ ｓ ｎ ｙ ｉ Ｈｉｒ ｒ ｈｃ Ｃｌ ｓ ｉ ； ａ ｉ ｏ ａ — ｉ ｅｅ ｍｅ ｉｉ ｅ ｅ ｌ ｓ ｌ ｅｎ ｉ ｌ
中医药数据挖掘技术及其应用研究
中医药数据挖掘技术及其应用研究随着信息化时代的到来，中医药行业也逐渐迎来了数字化时代。
如今，中医药数据大量产生与积累，数据资源的获取和整合成为了需求和发展的重要因素。
而中医药数据挖掘技术应运而生，成为整合和挖掘数据的重要手段。
本文将介绍中医药数据挖掘技术及其应用研究。
一、中医药数据挖掘技术基础中医药数据挖掘技术是数据挖掘技术在中医药领域中的应用，主要包括数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、回归、异常检测等技术手段。
数据预处理主要是对数据进行清理、整合、选择和转换，以便后续的挖掘操作。
关联规则挖掘则主要是发现数据集中项与项之间的关联关系，例如，在多家中医药机构的病历数据中做关联规则挖掘，可以发现某种病的诊断方式，与该病的治疗方式的长短之间的关联关系。
分类、聚类、回归等技术手段则常常用于对数据进行分析和预测，以期发掘出中医药中的潜在规律和规律的应用。
二、中医药数据挖掘技术的应用中药材品质研究中药材品质研究是中医药数据挖掘技术的一个重要应用领域。
中药材品质的研究一直是中医药行业面临的重要问题之一。
传统的中药材品质研究常常需要依靠药材质量地方标准进行，由于药材的品质在物理、化学和生物特性等方面的不稳定性，可能会带来一定的争议和误解。
中药材品质研究的一个重要任务是寻找代表药材品质的特征变量，并对这些特征变量进行定量描述和分类。
中医药数据挖掘技术为这些操作提供了一种较好的手段。
将数据挖掘技术应用于中药材品质研究，能够从大量的中医药书籍、中药材标本、中医药诊断和治疗记录中挖掘出与药材品质相关的有效变量和数字特征。
中医证候分类中医证候分类是中医药学的重要分支之一，其分类依据是由与中医医学相关的诊断和治疗数据所提供的证候信息。
在传统中医诊疗实践中，中医证候往往是通过临床医师的经验和知识判断的。
而这种主观判断往往存在一定的偏差和局限性。
中医药数据挖掘技术能够利用大量的中医药证候信息，基于数据挖掘的方法，制定精确的证候分类标准。
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
在中医领域，数据挖掘技术的引入为中医药的研究和发展提供了新的视角和工具。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期更深入地理解中医数据挖掘的现状、发展趋势以及研究热点。
本文首先介绍了中医数据挖掘的重要性和必要性，阐述了数据挖掘技术在中医领域的应用现状。
随后，详细介绍了CiteSpace软件的功能特点及其在文献分析中的应用优势。
在此基础上，本文利用CiteSpace软件对中医数据挖掘相关文献进行了可视化分析，包括文献的时间分布、关键词共现网络、主题演化等方面。
通过可视化分析，本文揭示了中医数据挖掘领域的研究热点和发展趋势，为中医药研究者提供了有价值的参考信息。
本文也指出了当前中医数据挖掘研究中存在的问题和不足，为进一步的研究提供了方向和建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中医数据挖掘的研究现状和发展趋势，同时也为中医药的现代化、国际化提供了有力的支持。
未来，随着数据挖掘技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信中医数据挖掘研究将会取得更加丰硕的成果。
二、理论基础与文献综述随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。
在中医领域，数据挖掘技术也被逐渐引入，以期通过对中医文献的深度挖掘和分析，发现传统医学知识中的新规律和新见解。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期系统地梳理和归纳中医数据挖掘领域的研究现状和发展趋势。
理论基础方面，数据挖掘是一门通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值信息的科学。
在中医领域，数据挖掘技术可以应用于中药方剂配伍、疾病证候分析、名医经验传承等多个方面。
通过数据挖掘技术，可以对中医古籍、现代中医文献等海量数据进行深度挖掘，揭示传统医学知识中的隐藏规律和关联规则，为中医临床和科研提供新的思路和方法。
聚类分析算法在数据挖掘中的应用研究
聚类分析算法在数据挖掘中的应用研究随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了热门研究领域。
数据挖掘的目的是从大量数据中提取出有价值的信息，进而发现数据之间的关系和规律，以便做出合理的决策。
数据挖掘技术广泛应用于商业、医疗、教育等领域，影响到了我们的生活和工作。
聚类分析是数据挖掘中最常见和重要的技术之一。
它的主要目的是将一组数据划分为若干个簇，使得同一个簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。
聚类分析的结果可以帮助我们更好地理解数据，发现数据的潜在结构和模式。
下面将着重介绍聚类分析算法在数据挖掘中的应用研究。
一、基本概念聚类分析算法是一种无监督学习方法，它不需要依赖先验知识，只需要通过自动学习得到数据的模式和特征。
聚类分析的基本概念如下：1. 簇（Cluster）：簇是聚类分析的核心，它是指一组相似的数据对象，同一个簇内的数据对象具有较高的相似度，而不同簇之间的数据对象具有较低的相似度。
2. 相似度（Similarity）：相似度是用来度量两个数据对象之间的相似程度的指标，它通常采用距离（Distance）或相似度（Similarity）来表示。
距离是指两个数据对象之间的差异程度，例如欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离等。
相似度是指两个数据对象之间的相似程度，例如皮尔森相关系数、Jaccard距离、汉明距离等。
3. 聚类分析的步骤：聚类分析通常包括以下步骤：（1）选择合适的相似度度量方法和距离函数。
（2）选择合适的聚类算法，例如K-means、层次聚类、DBSCAN等。
（3）确定簇的个数。
（4）对数据进行聚类分析，生成簇的划分结果。
二、主要应用领域1. 社交网络分析社交网络分析是聚类分析的重要应用领域之一。
社交网络中的节点可以看作是数据对象，节点之间的联系可以看作是数据之间的相似度。
通过聚类分析，可以将社交网络中的节点划分为不同的社区，识别出社区内的重要节点和关键联系，从而发现网络的隐含结构和规律。
中药材分类中的聚类分析
中药材分类中的聚类分析
中药材分类中的聚类分析
中药材分类是中医学一个重要组成部分，它通过对中药材的不同特征进行分类
来确定中药治疗最佳方案。
一种常用的中药材分类方法是使用聚类分析，这类分析具有优势，可以帮助完成中药材分类任务。
聚类分析可以根据中药材的性质和用途，将分类方式细分为不同的类别，以便
在之后的治疗中遴选出最合适的药物。
在聚类分析中，对每一类中药材的每一个样本做出一个正确的分类，在此基础上，中药材的性质include，味苦、甘、辛、咸、苦、凉、温及其混合味等特点被更加细致的划分，再将中药材按照特定的规律进行分类和分类。
聚类分析还可以根据中药材的归类方式进行选择性治疗，选择最能发挥药物特
有功效的中药材，将治疗靶点准确地定位到患者的具体位置，更加有针对性的选择中药材的治疗方案，更有效的发挥中药物的特有功效进行治疗。
此外，聚类分析仍然有一定的局限性，比如数据准确性不够高、特征维度不合
理等，都会对分析结果产生较大影响，因此，在进行中药材分类时，要结合其他技术进行完善，以取得最理想的分析效果。
总之，聚类分析是一种有效和技术手段，它可以根据中药材的特征，划分成多
个类别，为临床提供更精准的中药配方，为更有效的治疗患者病提供有力的支持。
数据挖掘技术在医药领域中的应用研究
数据挖掘技术在医药领域中的应用研究引言医药领域一直是关注与人类健康密切相关的领域之一。
随着科技的不断进步，数据挖掘技术逐渐成为医药研究中的重要工具。
本文将探讨数据挖掘技术在医药领域中的应用，分析其对医药研究和医疗保健的影响。
数据挖掘技术概述数据挖掘技术是通过从大规模数据集中提取有用的信息和模式来揭示新的知识的过程。
其中包括数据预处理、特征选择、模型构建和模式评估等步骤。
数据挖掘技术可以帮助研究人员从复杂的数据中发现规律和趋势，提供对决策和预测的支持。
医药领域中的数据挖掘应用1. 药物研发数据挖掘技术可以帮助研究人员分析和挖掘大量的药物数据，加速新药的开发和评估过程。
通过对已知的药物、疾病和基因的数据库进行挖掘，可以发现新的治疗策略和靶点。
此外，数据挖掘还能帮助分析相关的临床试验数据，提供关于药物疗效和安全性的更好评估。
2. 疾病诊断和预测数据挖掘技术可以分析病人的病历记录、检查结果和基因表达数据，辅助医生进行疾病的诊断和预测。
通过对大量的患者数据进行挖掘，可以建立疾病模型，并预测患者的疾病风险和生存率。
这对于定制个性化的治疗计划和治疗方案具有重要意义。
3. 药物安全性和不良反应监测数据挖掘技术可以帮助监测药物的安全性和不良反应。
通过分析大规模的医疗数据库，可以发现药物在特定人群中的安全性问题，并为患者选用最合适的药物提供支持。
此外，数据挖掘还可以帮助发现罕见的副作用和药物相互作用。
4. 健康医疗管理数据挖掘技术可以帮助提高医疗机构的管理水平和效率。
通过分析患者的医疗信息和行为数据，可以改善医疗资源的分配和运营。
此外，数据挖掘还可以挖掘医疗保险数据，进行风险评估和欺诈检测，保证医疗保健的公平性和可持续性。
数据挖掘技术面临的挑战尽管数据挖掘技术在医药领域中有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。
首先，医药数据通常是高维、复杂和不完整的，对于数据的预处理和特征选择提出了很大的难题。
其次，数据挖掘技术需要充分的医药领域知识支持，否则可能会导致结果的误解和错误。
空间数据挖掘技术研究及其应用
空间数据挖掘技术研究及其应用随着互联网技术和空间技术的快速发展，空间数据挖掘技术越来越受到重视。
空间数据挖掘是指通过分析和处理各种空间数据，提取其中有价值的信息和知识的一种过程。
它在城市规划、交通管理、气象预测、环境监测等领域都有广泛的应用。
一、空间数据挖掘技术的分类空间数据挖掘技术可以分为以下几种：1. 基于空间数据的分类和聚类分析：该技术主要是通过对一定空间区域内的各种地理信息数据进行聚类分析，以发现隐藏在地理数据中的空间模式和结构。
2. 基于地理空间数据的关联分析：该技术是通过对多种地理空间数据进行分析，寻找它们之间的某种关联性规律，以发现各种地理现象之间的联系与依赖。
3. 空间数据的时空分析：该技术是将时空数据融合起来进行分析。
它既能体现时空的变化规律，又能综合考虑时空因素，更加准确地分析和预测地理现象的发展趋势。
二、空间数据挖掘技术的应用1. 城市规划：空间数据挖掘技术可以帮助城市规划师更加精细地进行城市规划，让城市更加智能化，更加优化。
2. 交通管理：空间数据挖掘技术可以为交通部门提供交通流预测、车辆调度和路线规划等方面的支持，减少交通拥堵和交通事故的发生。
3. 气象预测：空间数据挖掘技术可以对气象数据进行挖掘和分析，提高气象预测的准确性和可信度，为天气预报和气象灾害预警提供依据。
4. 环境监测：空间数据挖掘技术可以对环境监测数据进行分析，帮助环境保护部门掌握环境变化趋势，及时发现环境污染和灾害等问题。
三、空间数据挖掘技术的研究方向1. 空间数据挖掘算法的研究：随着数据规模的增大，如何高效、快速地处理大规模数据成为了研究的重点。
2. 空间数据挖掘技术的深度学习：深度学习是现在很热门的一个研究领域，它可以应用于空间数据挖掘技术中，更好地挖掘数据中的特征和模式。
3. 空间数据可视化的研究：为了更好地展示空间数据的空间性、时序特征、多变量之间的相关性等信息，研究空间数据的可视化是非常必要的。
聚类分析算法在数据挖掘领域中的应用研究
聚类分析算法在数据挖掘领域中的应用研究数据分析已经成为了现代社会中非常重要的一部分，它可以用来发现现象之间的联系、挖掘规律和进行预测。
而聚类分析算法则是数据分析领域中非常重要的一种算法，它可以用来对数据集进行分类，并提取出数据中的规律与模式。
在本文中，我们将探讨聚类分析算法在数据挖掘领域中的应用研究。
一、聚类分析算法的概念与类型聚类分析算法，顾名思义，是将数据集中的元素进行分类的算法。
其通过将数据集划分成不同的簇（Cluster），从而将同类数据点聚集在一起，不同类数据点分开归类。
聚类分析算法可以分为以下几种类型：1. 手动聚类：手动聚类是人工输入分类规则并按照该规则划分数据。
2. 层次聚类：层次聚类是根据距离或相似性，将数据点逐步聚合成更大的簇。
3. K-means聚类：K-Means聚类是一种基于质心的聚类算法，它将数据点分为K个簇，并将每个点分配到最近的簇中。
4. 密度聚类：密度聚类是基于密度的聚类算法，它可以识别任意形状、大小和方向的簇。
二、聚类分析算法在数据挖掘领域中的应用研究1. 数据挖掘中的聚类分析在数据挖掘领域中，聚类分析算法经常被用来对大规模数据集进行分类。
通过将数据点划分为不同的簇，可以进一步了解数据集的结构并提取出数据中的隐藏模式。
而且聚类分析算法还可以用来将不同的数据集融合为一个更大的、更全面的数据集。
这个过程可以帮助用户发现数据集中的异常点和噪音，从而更好地理解和分析数据集。
2. 聚类分析在市场分析中的应用在市场分析中，聚类分析算法可以用来帮助企业发现不同类别的用户群体。
通过将买家分为不同的群体，企业可以了解消费者的需求、购买行为和偏好，从而针对性地进行市场营销策略。
基于聚类分析的市场分析可以找到新的销售机会，加强客户忠诚度，最终帮助企业提高销售额和利润率。
3. 聚类分析在医学影像诊断中的应用聚类分析算法在医学影像领域中应用广泛。
它可以用来对患者进行分类、发现不同类型肿瘤病变，并针对性地做出诊断和治疗方案。
数据挖掘技术在中医药研究中的应用
数据挖掘技术在中医药研究中的应用随着医学机构积累的数据越来越多，促进了医学信息包括中医药信息的数字化；如何利用海量信息为防控疾病提供科学依据，总结优化各种诊治方案，已引起业内专家的高度关注。
于是数据挖掘技术在中医药研究被日益重视，它将有力促进中医药的现代化进程。
1 数据挖掘的概念、步骤及常用方法1.1数据挖掘概念、步骤数据挖掘（Data mining，DM）即数据库中的知识发现，是从大型数据库的海量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐藏的、事先未知的、潜在有用的信息，挖掘的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式［1］。
数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果［2］。
挖掘步骤大致有：问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估、结果应用这六步。
1.2数据挖掘常用方法1.2.1描述统计数据总结的目的是对数据进行从低层次抽象、浓缩到高层次，得出它的紧凑描述。
最简单的数据总结方法是描述统计，它包括平均数、中位数、分位数等，它常和统计图配合应用。
1.2.2关联规则关联规则从本质上讲是条件概率，即当A发生时、B同时出现的概率有多大？只要B离50％较远就有意义。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联包括简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时我们并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也不确定。
因此关联分析生成的规则带有可信度。
1.2.3分类和聚类这是最常用的技术。
分类方法主要有：回归、决策树、神经网络。
分类分析在数据挖掘中是一项重要任务。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。
聚类是根据事物本身潜在的特性研究对象分类的方法。
通过聚类把一个数据集合中的个体按照相似性归成若干类别，使其“物以类聚”，将数据库中的记录划分为一系列有意义的子集。
聚类要解决的就是实现满足这种要求的类的聚合。
数据挖掘在医学领域中的应用
数据挖掘在医学领域中的应用在现代医学领域中，数据分析已经成为了非常重要的一部分。
随着科技的不断进步，各种药品和医疗手段的研发和应用也在不断地拓展新的领域。
而数据挖掘则是其中非常重要的一环，作为分析和处理大量数据的有效方法，它的应用在医学领域中也越来越多。
数据挖掘在医学领域中主要用于以下几个方面：1、临床分析临床分析是指将临床数据进行分析，在患者的疾病阶段、症状、治疗方案、体检结果等方面建立一个系统化的分析模型。
这些数据可以来自于医院的电子病历系统、医学图像系统、检验报告系统等。
利用数据挖掘技术，可以从这些数据中发现患者疾病发生的规律，制定处方和治疗方案，从而提高医疗水平和疗效。
2、疾病预测疾病预测是指通过分析病人的病史、生活方式、遗传等因素，建立一个预测模型，预测患者是否会患某种疾病，同时探索患病的原因。
数据挖掘可以利用患者的基因数据、生理特征、环境因素等信息，为预防疾病提供更好的策略和方法。
3、病理分析病理分析是指通过对患者病理报告、组织切片、影像分析等多种方式，建立一个病理分析模型，来预测诊断和治疗方案。
数据挖掘可以从病理报告、组织切片中提取有效信息，进行细胞分析、组织分析等等，为医生提供更为精确的医学诊断和治疗方案。
4、药物研究药物研究是指利用机器学习算法，对大量数据进行统计和挖掘，从而预测未来药物的作用和副作用，进行新药开发和研究。
例如，可以通过研究药物分子结构和生物作用，预测药物的副作用和药效，优化药物结构和剂量，从而降低药物的风险性和提高治疗效果。
除了以上几个方面，数据挖掘还可以应用于医学图像分析、仿真模拟和医学决策等多个领域。
数据挖掘在医学领域中的应用，不但可以为医疗行业提供更高的效率和精度，也可以在个人防病和预防方面起到非常重要的作用。
当然，对于医学领域而言，数据的隐私和安全也是非常重要的，医疗行业必须确保数据隐私和安全的保护。
[医学]聚类分析在中药研究中的运用
![[医学]聚类分析在中药研究中的运用](https://img.taocdn.com/s3/m/cc2d6c3c1ed9ad51f01df273.png)
相似度度量
小结
除了以上三种度量相似性的方法之外，针对中药研发中 遇到问题的实际情况，可以在这三种方法的基础上定义 新的相似性度量，以更好地表示研究对象在某个方面的 相似性程度；例如很多来自于中医药相关文献资料的关 于中医药的功效等文本的内容，则可以利用语义相似性 来分析
注意事项
数据的标准化问题：
关联性度量时，研究对象有n个特征，可以用0/1 表示该对象是否符合某个特征，对两个研究对象 各个特征进行匹配计算其相似度。
关联性测度方法：
简单匹配系数：s=(a+d)/n;(a:1-1匹配的个数，d:0-0匹 配的个数，n:特征个数)
雅可比系数：s=a/n;
关联性度量
例子1：方剂相似性
xik x jk
k 1
明氏（Minkowski）距离
r
dij
xi x j
r
n
r
xik x jk
k 1
马氏（Mahalanobls）距离
dij xi xj
1 xi x j
距离测度
例子：不同种类但药用类似的中药中往往含有相同 的化合物或金属元素，但它们含量不同，根据组成 成分的含量分析中药相关度可以采用距离测度,进而 运用聚类研究药物金属元素与药物疗效的相关性.如 下表（成分指成分的含量占整个中药的比例）
每一种中药中包含了大量的化合物成分，不同功能的中药 中含有不同的化合物成分，也可能含有相同的成分，这些 化合物成分之间相互作用（协同或抑制）通过多靶点、多 途径而实组成都很复杂，分析困
难；
方剂
君
臣
佐
使
中药h
中药j
数据挖掘技术在中药提取信息分析中的应用
数据 挖掘 技术 能够 在 大量 的数 据 中分析 出对企 业生 产决 策 和经 营决 策提 供 帮助 的信 息 ，关联 规则 挖 掘和 聚类 分析 是数 据挖 掘 中非 常 重 要 的 ２种 类 型 ，Ｆ — ｏ ｈ算 法 是 实 现 关 联 规 则 挖 掘 的 经 典 算 法 。 Ｐ Ｇｒｗｔ 笔者 在分 析 Ｆ — ｏ ｈ算 法 的基 础 上将其 进 行 改进 ，并 利 用该 算 法 和 ｋｍｅｎ 算 法 对 中药 提 取信 息 进 Ｐ Ｇｒ ｗｔ － ａｓ 行 分 析挖 掘 ，以便 为 中药生 产 企业 提供 一定 帮 助 ，从 而提 高生产 效 率 和产 品质 量 。
［ 收稿日期］２ １ ０ １—１ 一１ ｏ ２ ［ 基金项目］安徽省教育厅自然科学基金资助项 目 （ ２ １ Ｚ ９ ） 毫州职业技术学院科研基金资助项 目 （ ＹＫ１ Ｏ ） ＫＪ ０ １ ２ ５ ； Ｂ ｌ６ 。 ［ 作者简介］马健 （ ９ ｏ ） １ ８ 一 ，男 ， ０ ７ ２ ０ 年大 学毕业 ， 教 ， 士生 ， 主要从 事数据挖掘、网络等方面的教学与研究工作。 助 硕 现
如果 的一 个子 集 Ｘ 满足 Ｘ 三Ｔ， Ｃ 则称 事务 Ｔ包 含项 目集 Ｘ。 个关 联规 则 就是 形如 Ｘ ｙ的蕴 涵式 ， 一 即 Ｘ ， ｙ Ｉ Ｘ ｎ Ｙ一 西， ， 此处 ， ” 为“ 联” 作 ， “ 称 关 操 Ｘ称 为关联规 则 的先决 条件 ， 为关联规 则的结果 。 ｙ称
数据挖掘在中医药中应用课件
数据挖掘 在中医药研究中的应用
2021/6/3
数据挖掘在中医药中应用
1
内容
数据挖课掘的相关概念 程
数据挖掘在中医药领域中的应用
内
容
数据挖掘在中医药中应用
2
数据挖掘的产生
产生
数据挖掘在中医药中应用
3
o 什么激发了数据挖掘？ ——“数据爆炸”但“知识贫乏”
数据挖掘在中医药中应用
16
o 举例：
沃尔玛：通过关联分析这一数据挖掘方法，发 现“啤酒”及“尿布”两件物品总是一起被 购买。
此结果蕴含着巨大的商业价值：
两件
两件
商品
商品
放在
间隔
一起
啤酒
尿布
最远
数据挖掘在中医药中应用
17
如何完成？
o 通过支持度和置信度高低来衡量关联的强度。 什么是支持度？如何计算？ 什么是置信度？如何计算？
6数据挖掘在中医药中应用
20
o 置信度（confidenceｔ：A→B）＝
A商品和 B商品共同出现在一个收据次数 —————————————————————— A商品出现次数
收据1：啤酒、面包、方便面、盐、 收据2：陈皮、可乐、米、面包、盐 收据3：面包 、被子、枕头、 收据4： 椅子、笔记本 收据5：可乐、椅子、枕头、面包 收据6：面包、笔记本
o 贝叶斯模型 o 决策树
2021/6/3
数据挖掘在中医药中应用
38
贝叶斯模型
o 14天打网球情况。
打网球
YES
NO
9
5
实例：根据以往打网球的情 况，看看根据新一天的天气 情况，能否打网球？
中医症状聚类分析报告
中医症状聚类分析报告根据给定的中医症状数据，我们进行了聚类分析，旨在将相似的症状归类到同一簇中。
通过这种方法，我们可以更好地理解中医病症之间的相互关系，为临床实践提供参考。
以下是我们的分析结果和相应的讨论：1. 聚类方法及参数选择我们选用了层次聚类方法中的距离连接法（single-linkage）作为簇之间的距离度量。
该方法通过计算两个簇中最近的两个样本之间的距离，来决定簇之间的距离。
我们选择了欧氏距离作为样本之间的距离度量标准。
2. 数据预处理我们对原始数据进行了预处理，包括缺失值处理、异常值处理和标准化。
对于缺失值，我们使用了均值填充的方法；对于异常值，我们根据专业知识和经验进行了删除或修正；对于数值特征，我们使用了Z-score标准化方法将其转化为标准正态分布。
3. 聚类结果根据层次聚类的结果，我们将数据集分为了4个簇。
每个簇的特点如下：- 簇1：这个簇包含了一些具有相似症状的疾病，如头晕、乏力和食欲不振。
这些症状通常与体内气血不足、阳气虚弱等相关。
- 簇2：这个簇主要包含了一些与消化系统相关的症状，如腹痛、腹泻和恶心。
这些症状通常与胃肠功能紊乱、湿热积聚等相关。
- 簇3：这个簇包含了一些与呼吸系统相关的症状，如咳嗽、咳痰和气促。
这些症状通常与肺部疾病或体内外感寒邪有关。
- 簇4：这个簇主要包含了一些与心理健康相关的症状，如焦虑、失眠和抑郁。
这些症状通常与情绪紧张、气滞血瘀等因素有关。
4. 结论与讨论通过聚类分析，我们成功将中医症状数据划分为四个簇，并对每个簇进行了特征描述。
这些结果有助于我们更好地理解中医病症之间的联系，并为中医临床实践提供指导。
然而，需要注意的是，这些结果仅基于给定的症状数据，可能与实际疾病情况存在一定的差异。
因此，在实际应用中，我们需要结合临床经验和专业知识，综合考虑病史、体检结果和其他临床表现，以做出准确的诊断和治疗方案。
以上是我们的中医症状聚类分析报告，希望对您有所帮助。
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文章编号:049420911(2008)0920046204中图分类号:P208 文献标识码:B基于聚类的空间数据挖掘技术在中药资源分析中的应用孙成忠1,赵润怀2,陈士林3,哈丹朝鲁1,刘召芹1,4(1.中国测绘科学研究院,北京100039;2.中国药材集团公司,北京100195;3.中国医学科学院中国协和医科大学药用植物研究所,北京100094;4.山东科技大学,山东青岛266510)Appli ca ti on of Spa ti a l Da t a M i n i n g Technology i n Ana lysis ofCh i n ese M ed i c i n e Resouces Ba sed on C luster i n gS UN Cheng 2zhong,ZHAO Run 2huai,CHE N Shi 2lin,HADAN Chao 2lu,L I U Zhao 2qin摘要:空间数据挖掘技术是从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的知识。
主要阐述空间数据挖掘技术在中药资源分析中的应用及方法,并用实例证明其结果的可行性。
关键词:空间数据挖掘;空间分析;空间聚类;GI S 收稿日期:2008205229基金项目:国家科技支撑计划项目(2006BA I 09B02)作者简介:孙成忠(19642),男,辽宁义县人,高级工程师,现从事地理信息系统及中药资源信息化方面的研究工作。
一、引 言中药资源是我国的医药资源宝库。
几千年来,中医药一直作为我国传统的医疗保健体系,为中华民族的繁衍生息作出了巨大贡献。
即使在现代医学高度发展的今天,中医药仍然如同璀璨的明珠大放异彩,从中医保健到疾病预防和治疗,中医药与人们日常生活联系更加紧密,我国中药的需求量逐年增加。
目前在中药野生资源逐渐减少的情况下,中药增加的需求主要靠人工种养殖来满足。
但是也产生了在某些地区中药材盲目引种、扩种现象,严重影响了中药材生产合理布局,导致药材道地性受到极大削弱,品质严重下降,出现了“方灵药不灵”现象[1]。
随着GI S 技术在各个行业的应用以及数据挖掘、空间数据采集技术、数据库技术的迅速发展,对从空间数据库发现隐含知识的需求日益增长,从而出现了用于在空间数据库中进行知识发现的技术———空间数据挖掘[2](Spatial Data M ining,简称为S DM )。
空间数据挖掘技术是从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间的和非空间的模式和普遍特征的过程。
同空间数据库管理系统和查询出的信息相比,空间数据挖掘技术发现的知识是隐含的、精练的并且有更大的价值,可以提高空间数据分析和应用的智能化水平,解决一些行业以前不能解决的难题,其应用也越来越广泛。
中药资源分布具有鲜明的地理特性,一种药材的生长与它所处的生长环境密切相关,土壤类型、温度、湿度、降水、日照、海拔高度等因子构成了中药材生长的空间地理要素,只有把中药资源数据与空间地理数据结合起来,引入空间数据挖掘的理论与技术方法,利用空间数据挖掘技术找到中药资源适宜性分布规律,实现中药资源的优化配置、科学管理和宏观决策。
目前,随着我国信息化建设步伐的加快,国家级空间数据库的建设日臻成熟,中医药行业也积累了大量的数据如中药资源普查数据等,因此开展中药资源空间数据挖掘技术研究有基础数据上的保障。
二、中药资源空间数据挖掘的主要技术方法 1.国际上通用的S DM 系统在空间数据挖掘系统的开发方面,国际上最著名的、有代表性的通用S DM (Spatial Data M ining )系统有:Geo M iner,Descartes 和A rcV ie w GI S 的S 2P LUS 接口[2]。
Geo M iner 是加拿大Si m on Fraser 大学开发的著名的数据挖掘软件DBM iner 的空间数据挖掘的扩展模块。
空间数据挖掘原型系统Geo M iner 包含有三大模块:空间数据立方体构建模块、空间联机分析处理(OLAP)模块和空间数据采掘模块,能够进行交互式的采掘并显示采掘结果。
Geo M iner 采用S AND体系结构,采用的空间数据采掘语言是G MQL。
其空间数据库服务器包括Map I nfo,ESR I/ S DE,I nfor m ix2Illustra以及其他空间数据库引擎[2]。
Descartes可支持可视化的分析空间数据,它与开发此软件的公司所开发的数据挖掘工具Kep ler 结合使用,Kep ler完成数据挖掘任务且拥有自己的表现数据挖掘结果的非图形界面。
Kep ler和Des2 carte动态链接,把传统DM与自动作图可视化和图形表现操作结合起来,实现决策树算法、聚类、关联规则的挖掘。
A rc V ie w GI S的S2P LUS接口是著名的ESR I公司开发的,它提供工具分析空间数据中指定类[2]。
从以上S DM系统可以看出,它们的共同优点是把传统DM与地图可视化结合起来,提供常用的挖掘模式,但它们在空间数据的操作上实现方式不尽相同。
2.中药资源数据挖掘采用的技术方法空间数据挖掘常用的方法有:统计方法、归纳方法、聚类方法、关联规则方法和空间分析等[3],对中药资源的数据挖掘采用空间聚类分析方法。
聚类分析方法是按一定的距离或相似性测度将数据分成一系列相互区分的组,而空间数据聚类是按照某种距离度量准则,在某个大型、多维数据集中标识出聚类或稠密分布的区域,从而发现数据集的整个空间分布模式。
经典统计学中的聚类分析方法对海量数据效率很低,而数据挖掘中的聚类方法可以大大提高聚类效率[4]。
聚类分析亦称为群分析,是数值分类学的一个分支。
空间聚类是采用聚类分析处理带有空间位置的数据。
传统的聚类方法在进行数据分析时一般针对数据的属性要素而很少考虑数据的空间特征;而空间聚类方法不仅考虑属性数据的聚类分析,而且要考虑其空间特征[4]。
空间聚类是指将数据对象集按照相似度组成不同的簇,这样同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大,即相异度较大[4]。
空间聚类方法通常可以分为四大类:划分法、层次法、基于密度的方法和基于网格的方法。
根据应用目的选择不同算法,如对于栅格数据分析,基于网格和密度的算法更为合适。
此外,算法的速度、聚类质量以及数据的特征,包括数据的维数、噪声、数量等因素都影响到算法的选择。
基于格网的空间聚类分析是将空间划分为有限数目的正方形网格,以构成可以进行聚类分析的网格结构。
这样,每一个网格相当于一个数据对象,其观测值存放在相应网格的属性表中。
基于单元网格的数据聚类分析优点为:描述网格单元的数据统计信息存储在相应的单元中,与查询要求无关;有助于实现并行计算和增量更新;聚类速度快。
但基于网格的聚类分析质量依赖于网格结构的细度,细度的高低与聚类分析的速度成反比,因此如果细度很大,分析的质量会很好,但分析速度就会较慢。
利用GI S数据挖掘、空间分析和统计分析等技术和方法,结合植物药材的环境因子及土壤类型,构建植物药材进行空间分析和评价模型(见图1),从而揭示植物药材的适宜性分布规律。
图1 空间数据挖掘系统结构 三、基于聚类的中药资源空间数据挖掘系统的开发 1.空间数据挖掘技术在中药资源应用中的分析原理中药资源(植物药)同属于植物资源,其分布有其地理特性,具有相同药性的同种药材一定具有相同的气候特征、土壤特征和地形特征。
根据上述推断如果可以找到与某种药材原产地相同地理特征的一些区域,就可以在这些地区发展这种药材种植产业。
一方面可以促进和保护中药资源的可持续利用,另一方面可以发展药材经济,促进当地的经济发展。
本文提出了空间数据挖掘系统一种新的实现方案,即以现在通用空间数据库(S QL Server2000)为核心,利用其空间数据管理和空间分析的能力,完成空间数据挖掘中大量的空间信息抽取任务,采用GI S组件技术开发,空间聚类分析的软件系统进行挖掘,采用这种模式,不仅可实现GI S系统与空间数据挖掘系统完全集成,并且由于大部分空间信息抽取过程直接在低层数据库上进行,从而可大大提高计算效率。
中药资源空间数据挖掘系统结构如图1所示。
该系统的基本结构与一般数据挖掘系统相同,仅在数据挖掘和数据管理中增加了有关空间信息的抽取、空间数据管理和空间分析的功能,并建立了一个人机交互处理指令和显示挖掘结果。
2.数据挖掘相似聚类模型聚类法是统计分析挖掘常用方法之一,系统开发中按照统计学的原理也提供了多种可供选择的方法,如:绝对值距离、欧氏距离、明科夫斯基(M inkowski)距离法。
上述三种距离可以统一为明科夫斯基距离公式,即d ij=6n k=1|x ik-x jk|q1/q式中,当q=1时为绝对值距离;当q=2时为欧氏距离。
根据距离计算公式,计算各个栅格相对于目标值的距离,可以看出,距离越小的和目标值相似,反之差异越大[5]。
这种开发模式与现存开发模式的最大区别是用通用空间数据库代替专门的GI S商用软件实现空间数据管理和空间分析功能。
它的优点如下: GI S作为一个独立软件系统时,需要具有完整的功能结构,而在为数据挖掘服务时,其主要目的在于为决策者提供决策对象及显示作为挖掘结果的地图,因此只要按需选取GI S的部分功能,而不必面面俱到。
GI S的一些功能,如空间数据的管理和空间分析等,在通用空间数据库系统中存在相似模块,因此可由通用空间数据库管理系统中已有功能得到。
空间数据和属性数据的查询和空间操作可利用数据库管理功能,数据挖掘分析模块则可作为一个或多个模块,由数据挖掘子系统统一管理,而空间数据的存储管理与分析均交给通用空间数据库完成。
这样不仅可减少系统的功能冗余,提高系统的一致性,还可更好地利用商用数据管理系统的各种优化技术来提高系统空间数据管理与分析的速度。
3.基于聚类的中药资源数据挖掘系统开发基于上述原理,笔者实现了一个基于S QL Server 和A rcGI S的空间数据挖掘系统[5]:操作系统:W indows2000/XP;开发环境:M icr os oft V isual Studi 2003C#。
GI S基础软件:选用ESR I公司的A rcEngine作为二次开发组件,A rcEngine是基于COM的二次开发组件,提供了丰富的图形管理功能及大量的空间分析和多元统计分析接口,可以快速方便地用于开发自己的GI S应用系统。
数据库管理软件:采用关系数据库管理软件M icr os oft S QL Server2000来存储和管理空间数据和属性数据。
空间数据及相应的属性数据通过ESR I 公司的A rcS DE进行存储和访问,其他的属性数据通过进行访问。
系统包含以下主要模块[5]:1.用户管理。