基于K均值聚类算法和关联规则算法的中医药治疗乳腺癌数据挖掘研究
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、引言随着大数据时代的到来，大数据分析已经成为各个行业的重要组成部份。
而在大数据分析过程中，算法的选择和应用起着至关重要的作用。
本文将介绍大数据常用的算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法和推荐算法。
二、聚类算法1. K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每一个簇都具有相似的特征。
算法的步骤如下：a. 随机选择K个初始聚类中心；b. 根据欧氏距离计算每一个样本与聚类中心的距离，并将样本分配到距离最近的簇；c. 更新聚类中心，将每一个簇的中心点更新为该簇内所有样本的均值；d. 重复步骤b和c，直到聚类中心再也不改变或者达到最大迭代次数。
2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据集划分为若干个密度相连的簇。
算法的步骤如下：a. 随机选择一个未被访问的样本点；b. 以该样本点为中心，找出其邻域内的所有样本点；c. 如果该样本点的邻域内包含至少MinPts个样本点，则将其作为核心对象，并创建一个新的簇；d. 以核心对象的邻域内的样本点为中心，继续寻觅新的样本点，并将其加入到簇中；e. 重复步骤c和d，直到所有的样本点都被访问。
三、分类算法1. 决策树算法决策树算法是一种常用的分类算法，它通过构建树形结构来对数据进行分类。
算法的步骤如下：a. 选择一个最佳的属性作为根节点；b. 根据该属性的取值将数据集划分为若干个子集；c. 对每一个子集递归地重复步骤a和b，直到子集中的样本属于同一类别或者达到住手条件；d. 构建决策树。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的二分类算法，它通过在高维空间中找到一个最优超平面来进行分类。
算法的步骤如下：a. 将样本点映射到高维空间；b. 在高维空间中找到一个最优超平面，使得正负样本点之间的间隔最大化；c. 根据超平面将样本进行分类。
四、关联规则挖掘算法1. Apriori算法Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过挖掘频繁项集来发现数据集中的关联规则。
聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系
聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。
关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。
细分就是聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术；从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。
传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。
从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。
聚类是搜索簇的无监督学习过程。
与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。
聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。
不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。
而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。
从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
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。
基于SPSS Clementine的关联规则分析在中医药数据挖掘中的应用优势和局限
中医学 是 一 门对 临 床经 验 有较 高 要求 的学 科 ，
一
，
它包 含 了决 策 树 、 支 持 向量 机 、 贝 叶斯 网络 等分
其本身具有整体性 、 系统性 、 复杂性等特点。 名老中
医作 为 中医药 学 术 的带 头 人 ， 其学 术 思 想 和临 证 经 验 是 中 医学 的重 要 组成 部 分 ， 也 是不 可 多得 的宝 贵
Ｖｏ ｌ ＿３９ Ｎｏ ．６ １ ２ ．２ ０１ ６
基于 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ Ｃ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ的关联规则分析在 中医药数 据挖掘 中的 应 用 优 势 和 局 限
王玲 玲 ，付 桃 芳 ，杜 俊 英 ， 梁 宜 １ ， ２ Ａ ，方剑 乔
（ １ ．浙江 中医药大学第三临床医学院 ，浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ５ ３ ；２ ．浙江 中医药大学附属第三 医院，浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ０ ５ ）
基金项 目：全国名老中医药专 家传承工作室建设项 目（ 国中医药人教发【 ２ ０ １ ３ 】 ４ ７号 ） ； 浙江省名老中医专 家传承工作室 建设项 目（ ＧＺ Ｓ ２ ０ １ ２ ０ １ ４） ； 浙江省 中医药科技计 划项 目（ ２ ０ １ ４ Ｚ Ａ０ ５ ９ ）
收 稿 日期 ：２ ０ １ ６ — ０ ９ — ２ ５
摘要 ：Ｃ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ 是数据挖掘 的常用工具之一 ， 在如今 中医学领 域数据挖掘方 面也 运用相 当广泛 ， 其 中它 的关 联规则分析也是应用最多的挖掘方法之一 。 本文综述了 目前 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ Ｃ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ 关联规则分析方法在 中医药研究 中运
用的概况 ， 主要是对名老 中医经验传承 、 中医病机 、 症 状与 中药 、 医案研究 和针 灸处 方研究等方 面的关联规 律挖掘 ，
无监督学习的主要算法(五)
无监督学习的主要算法一、介绍无监督学习是机器学习的一种重要方法，它主要用来处理没有标签的数据。
与监督学习不同，无监督学习不需要输入输出对应的训练数据，而是通过对数据的内在结构和特征进行学习和发现。
在无监督学习中，主要有聚类、降维和关联规则挖掘等任务。
本文将介绍无监督学习的主要算法，包括k均值聚类、自组织映射、主成分分析和Apriori算法。
二、k均值聚类k均值聚类是一种常见的聚类算法，它的目标是将数据集划分成k个不相交的子集，使得每个数据点都属于与其最近的均值所对应的子集。
这个算法的基本思想是通过不断迭代更新簇的均值，直到收敛为止。
k均值聚类的优点是简单、容易理解和实现，适用于大规模数据集。
然而，它也有一些缺点，比如对初始值敏感，对异常值敏感，以及需要事先确定簇的个数。
三、自组织映射自组织映射是一种用于降维和可视化高维数据的无监督学习算法。
它的基本思想是在输入空间中找到一个低维网格，使得输入数据点在这个网格上能够形成拓扑结构。
自组织映射的优点是能够保持数据的局部性和拓扑结构，适用于高维数据的可视化和分析。
然而，它也有一些缺点，比如对参数的敏感性，需要事先确定网格的大小和形状，以及对初始权重的敏感性。
四、主成分分析主成分分析是一种常见的降维算法，它的目标是通过线性变换将高维数据映射到低维空间，使得映射后的数据具有最大的方差。
主成分分析的基本思想是找到一组正交基，使得数据在这组基上的投影具有最大的方差。
主成分分析的优点是能够保持数据的信息量和结构，适用于数据的降维和特征提取。
然而，它也有一些缺点，比如对线性关系的假设，对异常点和噪声的敏感性，以及对非线性结构的处理能力。
五、Apriori算法Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的无监督学习算法。
它的基本思想是通过迭代搜索频繁项集，然后生成关联规则，并根据支持度和置信度进行筛选。
Apriori算法的优点是能够发现数据中的潜在关联和规律，适用于市场分析和推荐系统。
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。
聚类分析在中药研究中的运用PPT课件
数据：
中药的组成成分
方法：
根据组成成分分析 中药间的相似度，
进行聚类
结果：分析聚类结果 是否符合中药的性、 味、归、经及功效， 找出不同性、味、归、 经及功效下的主要成 分，分析中药的传统 分类是否有着分子基
础
例：
原子吸收分光光度法检测了丹参、枸杞子等共11种中药中钾、钙、 镁、铁、锰、铜、锌和铬元素的含量；
1
……
药n
0
0
……
功能k-1 0 0 1 1 1
功能k 1 0 0 1 1
14
关联性度量
例子2：中药相似性 每一味中药都包含很多成分，通过关联度计算中 药成分组成方面的相似性；
单味药
成分1
成分2
……
药1
1
1
……
药2
1
0
……
药3
1
0
……
……
0
1
……
药n
0
0
……
成分m-1 0 0 1 1 1
成分m 1 0 0 1 1
运用模糊分类方法研究药物金属元素与药物疗效的相关性。 发现药物中金属元素含量丰富，相关系数较大的药物，其药物疗效
相似性较大，揭示中药中微量元素与药物疗效密切相关。 该研究为中药的质量评价，聚类分析为研制新型的药物提供了有用
的科学数据
31
聚类分析在中药研发中的用例
方剂聚类
数据：方剂的组 成、功效或者主
每个方剂对应不同的中药组成，分别用0/1表示某种方剂 是否含有某味中药，通过关联度量来计算方剂之间在组 成的相似性；
方剂 1 2 3 …… n
中药1
中药2
……
0
数据挖掘 判断题
（×）1.根据性别划分公司的顾客是数据挖掘任务。
（√）2.大数据的4V特点是Volume、Velocity、Variety、Veracity。
（√）3.回归分析的算法通常有：线性回归、非线性回归、逻辑回归。
（×）4.在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
（×）5.K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
（√）6.如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。
（×）7.孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃。
（×）8.具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
（√）9.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
（√）10.使用历史记录预测某公司未来的股票价格是数据挖掘任务。
（√）1.分类是预测数据对象的离散类别，回归是用于数据对象的连续取值（√）2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务（×）3.数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个聚类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。
（√）4.聚类是指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。
（×）5.决策树方法通常用于关联规则挖掘。
（√）6.分类规则的挖掘方法通常有：决策树法、贝叶斯法、KNN算法。
（√）7.Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。
（√）8.定量属性可以是整数值或者是连续值。
（×）9.提取声波的频率是数据挖掘任务。
（√）10.女孩根据长相、年龄、收入情况决定是否去相亲是数据挖掘任务。
第7章管理规则与协同过滤1)可信度是对关联规则的准确度的衡量。
(错)2)Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。
(对)3)关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
（错）4)利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。
无监督学习的主要算法(Ⅲ)
无监督学习的主要算法在机器学习领域，无监督学习是一种重要的学习方式。
与有监督学习不同，无监督学习不需要标注的训练数据，而是通过发现数据中的模式和结构来进行学习。
无监督学习算法有着广泛的应用，包括聚类、降维、关联规则挖掘等。
本文将介绍无监督学习的主要算法，包括K均值聚类、主成分分析（PCA）、自编码器和关联规则挖掘。
K均值聚类K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成K个簇。
其基本思想是随机选择K个初始的簇中心，然后将数据点分配到离其最近的簇中心，之后更新每个簇的中心，重复这一过程直到簇中心不再发生变化。
K均值聚类的优点是简单且易于实现，但缺点是对初始簇中心的选择敏感，且对于非凸形状的簇效果不佳。
主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的降维算法，用于发现数据中的主要特征。
其基本思想是通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中，使得投影后的数据具有最大的方差。
通过保留投影后数据的前几个主成分，即可实现数据的降维。
主成分分析的优点是能够减少数据的维度，同时尽量保留数据的信息，但缺点是无法处理非线性关系的数据。
自编码器自编码器是一种用于学习数据的压缩表示的神经网络模型。
其基本结构包括一个编码器和一个解码器，其中编码器将输入数据映射到低维空间，解码器将低维表示映射回原始数据。
通过最小化重构误差来训练自编码器，从而得到数据的压缩表示。
自编码器的优点是能够学习到数据的有用特征，但缺点是对于大规模数据的训练需要较长的时间。
关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据中项之间关联关系的方法。
其基本思想是通过分析数据集中的频繁项集，找出项之间的关联规则。
关联规则通常包括一个前项和一个后项，表示前项与后项同时出现的概率。
关联规则挖掘的优点是能够发现数据中隐藏的关联关系，但缺点是对于大规模数据的计算量较大。
总结无监督学习算法在机器学习领域有着重要的地位，其主要算法包括K均值聚类、主成分分析、自编码器和关联规则挖掘。
数据挖掘的常用算法
数据挖掘的常用算法数据挖掘是通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式、规律和知识的过程。
在数据挖掘中，常用的算法有很多种，每种算法都有其特点和适用场景。
本文将介绍数据挖掘中常用的算法，并对其原理和应用进行简要说明。
一、聚类算法聚类算法是将数据集中的对象分组或聚类到相似的类别中，使得同一类别的对象相似度较高，不同类别的对象相似度较低。
常用的聚类算法有K-means算法和层次聚类算法。
1. K-means算法K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据集分为K个簇，每个簇以其质心（簇中所有点的平均值）为代表。
算法的过程包括初始化质心、计算样本点到质心的距离、更新质心和重复迭代，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。
2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，它通过计算样本点之间的相似度来构建聚类树（或聚类图），最终将数据集划分为不同的簇。
常用的层次聚类算法有凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
二、分类算法分类算法是将数据集中的对象分为不同的类别或标签，通过学习已知类别的样本数据来预测未知类别的数据。
常用的分类算法有决策树算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，它通过对数据集进行划分，构建一棵决策树来进行分类。
决策树的节点表示一个特征，分支表示该特征的取值，叶子节点表示一个类别或标签。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率模型的分类算法，它假设特征之间相互独立，并利用贝叶斯定理来计算后验概率。
朴素贝叶斯算法在处理大规模数据时具有较高的效率和准确率。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过将数据映射到高维空间中，找到一个超平面，使得不同类别的样本点尽可能远离该超平面。
支持向量机算法具有较强的泛化能力和较好的鲁棒性。
三、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，揭示数据中的相关关系。
数据挖掘算法
数据挖掘算法数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取信息和知识的学科，而数据挖掘算法则是实现这一目标的核心工具。
本文将介绍常用的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
一、分类算法分类算法是数据挖掘中最常见的算法之一，主要用于将数据样本分为不同的类别。
以下是几种常用的分类算法：1. 决策树算法：基于树的数据结构，通过划分特征空间来实现分类。
决策树算法的优点是易于理解和实现，但对于数据的变化和噪声敏感。
2. 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯理论，假设特征之间相互独立，通过计算概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是计算速度快，但对于特征之间的相关性要求较低。
3. 逻辑回归算法：基于线性回归模型，通过逻辑函数将线性回归结果转化为分类结果。
逻辑回归算法的优点是模型简单，但对于特征之间的非线性关系较难处理。
二、聚类算法聚类算法是将数据样本划分为若干个组（簇），使同一组内的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。
以下是几种常用的聚类算法：1. K均值算法：将数据样本划分为K个簇，使每个样本与所属簇的中心点距离最小化。
K均值算法的优点是简单、高效，但对于异常点较敏感。
2. 层次聚类算法：通过计算样本之间的相似度或距离来构建层次化的簇结构。
层次聚类算法的优点是不需要预先指定簇的数量，但计算复杂度较高。
3. 密度聚类算法：基于样本点的密度来划分簇，通过定义样本点的领域和密度来进行聚类。
密度聚类算法的优点是可以发现任意形状的簇，但对于参数的选择较为敏感。
三、关联规则挖掘关联规则挖掘是从大规模数据集中发现事物之间的关联关系。
以下是几种常用的关联规则挖掘算法：1. Apriori算法：基于频繁项集的性质，逐层生成候选项集，并通过剪枝策略减少搜索空间。
Apriori算法的优点是简单、易于实现，但对于大规模数据集计算速度较慢。
2. FP-Growth算法：通过构建FP树（频繁模式树）来挖掘频繁项集，通过路径压缩和条件模式基的计数来加速挖掘过程。
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是中国传统医学的重要组成部分，具有悠久的历史和广泛的临床应用。
随着科学技术的进步，研究人员对中药的研究领域也在不断拓展。
聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以将一组数据对象划分为不同的类别或簇。
在中药研究中，聚类分析被广泛应用于中药质量评价、药效成分分析以及中药分类等方面。
本文将介绍聚类分析的原理、常用算法以及其在中药研究中的运用。
聚类分析原理聚类分析是一种无监督学习的方法，其目标是将相似的对象分组为同一类别，同时将不相似的对象分开。
其基本原理是通过度量数据对象之间的相似性或距离来进行分类。
常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
聚类分析算法K均值聚类算法K均值聚类算法是一种常用且简单的聚类算法。
算法的步骤如下：1.随机选择K个聚类中心；2.计算每个数据对象与聚类中心之间的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所属的类别；3.更新每个聚类中心的位置为该聚类中所有数据对象的均值；4.重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再改变或达到迭代次数。
层次聚类算法层次聚类算法基于树形结构，可以将数据对象按照层次关系进行聚类。
算法的步骤如下：1.将每个数据对象视为一个独立的聚类；2.计算每对聚类间的相似度或距离，并将其合并为一个更大的聚类；3.重复步骤2，直到所有的数据对象都被合并在一个聚类中，或达到预设的聚类数量。
聚类分析在中药研究中的应用中药质量评价中药质量评价是中药研究中的重要环节。
利用聚类分析可以对中药样品进行分类，帮助研究人员确定中药样品的质量等级。
通过对中药样品中的有效成分进行聚类分析，可以将相似的样品分为同一类别，从而更好地评估中药的质量。
药效成分分析中药中的药效成分对中药的疗效具有重要影响。
聚类分析可以帮助研究人员将相似的药效成分进行分类，揭示中药中不同类别的药效成分的作用机制。
通过聚类分析，研究人员可以更好地理解中药中药效成分的分布情况，从而指导中药的合理使用和开发。
数据挖掘期末考试试题(含答案)
数据挖掘期末考试试题(含答案)题目一：数据预处理题目描述：给定一个包含缺失值的数据集，采取合适的方法对缺失值进行处理，并解释你的方法选择的原因。
答案：缺失值在数据分析中是一个常见的问题。
我选择使用均值填充的方法来处理缺失值。
这种方法将缺失的值用该特征的均值进行代替。
我选择均值填充的原因是因为这种方法简单易用，并且可以保持数据的整体分布特征。
均值填充假设缺失值与观察到值的分布相似，因此使用均值填充可以避免引入过多的噪音。
题目二：关联规则挖掘题目描述：给定一个购物篮数据集，包含多个商品的组合，使用Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则，并给出相关的评估指标。
答案：Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。
它通过计算支持度和置信度来挖掘频繁项集和关联规则。
首先，通过扫描数据集，计算每个项集的支持度。
然后，根据设定的最小支持度阈值，选取频繁项集作为结果。
接着，根据频繁项集，计算每个规则的置信度。
利用最小置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。
评估指标包括支持度、置信度和提升度。
支持度衡量一个项集在数据集中出现的频率，置信度衡量规则的可信程度，提升度衡量规则对目标项集出现的增益。
题目三：聚类算法题目描述：给定一个数据集，包含多个样本和多个特征，使用K-means算法将样本划分为K个簇，并解释评估聚类性能的指标。
答案：K-means算法是一种常用的聚类算法。
它通过迭代的方式将样本划分为K个簇。
首先，随机选择K个初始聚类中心。
然后，对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。
接着，更新每个簇的聚类中心，计算新的聚类中心位置。
重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
评估聚类性能的指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数。
簇内平方和衡量样本与其所属簇的距离之和，SSE越小表示聚类效果越好。
轮廓系数衡量样本与其所属簇以及其他簇之间的距离，值介于-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。
大数据最常用的算法主要有哪些
大数据最常用的算法主要有哪些在大数据领域，常用的算法有很多，下面列举了其中的一些主要算法。
1. K-均值聚类算法（K-Means Clustering）：将数据集划分为k个簇，每个簇中的数据点与簇中心的距离最小化。
常用于数据的无监督聚类。
2. 决策树算法（Decision Tree）：通过对数据进行划分和树形结构的建立，预测离散或连续的输出变量。
常用于分类和回归问题。
3. 随机森林算法（Random Forest）：由多个决策树组成的集成学习模型，通过投票或平均预测结果来进行分类或回归。
常用于处理高维数据和分类问题。
4. 支持向量机算法（Support Vector Machine）：通过在特征空间中构建超平面，将不同类别的数据点分开。
常用于分类和回归问题。
5. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，计算待分类样本属于每个类别的概率。
常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。
6. 神经网络算法（Neural Networks）：通过模拟人脑神经元之间的相互作用，构建深层次神经网络来学习和预测数据。
常用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。
7. 梯度提升算法（Gradient Boosting）：通过迭代的方式逐步改进模型的准确性，将一组弱模型进行组合，得到更强的模型。
常用于分类、回归和排序等问题。
8. 关联规则挖掘算法（Association Rule Mining）：通过寻找数据集中的项集之间的关联关系，发现频繁项集和关联规则。
常用于市场篮子分析和推荐系统等任务。
9. PageRank算法：用于对网页进行排序，通过考虑网页之间的链接关系，给予网页权重值。
常用于引擎的结果排序。
10. 马尔可夫链算法（Markov Chain）：描述系统随时间的状态转移情况，用于模拟具备随机性的过程。
常用于自然语言处理和图像识别等任务。
11. 最大期望算法（Expectation-Maximization）：用于估计有隐含变量的概率模型参数，通过迭代的方式求解最大似然估计。
数据挖掘算法在中药方剂研究中的应用现状
·综述·数据挖掘算法在中药方剂研究中的应用现状Δ李蕙质＊，周小玲，杨玉杰，章新友 #（江西中医药大学计算机学院，南昌 330004）中图分类号 R289；R2-03文献标志码 A 文章编号 1001-0408（2024）01-0112-07DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.01.20摘要近年来，数据挖掘算法在中药领域的科研中得到了广泛应用。
采用数据挖掘算法可处理和分析中药方剂中的多层次数据，并对其作用机制提供合理解释。
这一方法现已较好地应用于中医药的配伍规律和高频药组的挖掘中，提高了临床诊断、靶点筛选和新药研究的可靠性和准确性。
本文对147篇中药方剂研究中运用数据挖掘算法的文献进行了整理与分析，结果表明，数据挖掘算法在中药方剂作用机制研究、中药方剂量效研究、挖掘核心药对/药组、挖掘“方-药-证”间的关系、发现新方剂和挖掘配伍规律这6个子领域中发挥了独特优势，尤以关联规则和聚类分析算法最具有代表性。
关键词数据挖掘算法；中药方剂；文献计量法；应用Application of data mining algorithms in research on traditional Chinese medicine formulaLI Huizhi，ZHOU Xiaoling，YANG Yujie，ZHANG Xinyou（School of Computer Science，Jiangxi University of Chinese Medicine， Nanchang 330004， China）ABSTRACT In recent years，data mining algorithms have been widely employed in scientific research within the field of traditional Chinese medicine （TCM）. The data mining algorithms are used to effectively handle and analyze the complex data in TCM formulas，providing a rational explanation for the mechanism of action. This method has proven particularly useful in uncovering patterns of compatibility and frequent combinations of herbs in TCM，thereby enhancing the reliability and accuracy of clinical diagnosis，target screening，and the study of new drugs. This paper reviews and analyzes 147papers on TCM formula research that utilize data mining algorithms. The results indicate that data mining algorithms play a unique advantage in six sub-areas，including the study on the mechanism of action in TCM formula，the dose-efficacy of TCM formulas，the identification of core drugs pairs/groups， mining the relationships among “formulas-drug-symptom”， the discovery of new formulas， and mining the compatibility law. Notably， association rules and clustering algorithms are the most representative.KEYWORDS data mining algorithms； traditional Chinese medicine formula； bibliometrics analysis； application中药方剂是中药学中的一个重要研究领域，其基于中医整体观的思想，通过对疾病的辨证施治来构建适用于不同疾病或病情的中药处方，以实现治疗和预防疾病的目的。
数据挖掘 算法面试题
数据挖掘算法面试题一、介绍数据挖掘是一种从大规模数据集中提取出有用模式和信息的技术。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术的应用越来越广泛。
在数据科学领域，算法面试题是评估一个数据挖掘工程师技能水平的重要环节。
本篇文章将介绍一些常见的数据挖掘算法面试题，并分享解答思路和算法实现。
二、分类算法面试题1. 决策树决策树是一种常用的分类算法。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释决策树算法的基本原理。
面试题2：如何选择最佳的划分特征？面试题3：如何处理连续型特征？面试题4：如何处理缺失值？2. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释朴素贝叶斯算法的基本原理。
面试题2：朴素贝叶斯算法的假设是什么？面试题3：如何处理连续型特征？面试题4：如何处理缺失值？3. 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，通过构建最优超平面实现分类。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释支持向量机算法的基本原理。
面试题2：如何处理多类分类问题？面试题3：支持向量机算法是否适用于处理大规模数据集？面试题4：如何处理缺失值？三、聚类算法面试题1. K均值聚类K均值聚类是一种常用的聚类算法。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释K均值聚类算法的基本原理。
面试题2：如何选择最佳的簇数K？面试题3：K均值聚类算法是否对初始聚类中心敏感？面试题4：如何处理缺失值？2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上（或自顶向下）的聚类算法。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释层次聚类算法的基本原理。
面试题2：如何选择合适的聚类簇数？面试题3：层次聚类算法的时间复杂度如何？面试题4：如何处理缺失值？四、关联规则挖掘面试题1. 频繁项集挖掘频繁项集挖掘是一种用于发现数据集中频繁出现的物品组合的方法。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释频繁项集挖掘算法的基本原理。
面试题2：如何选择最佳的最小支持度阈值？面试题3：频繁项集挖掘算法的时间复杂度如何？面试题4：如何处理缺失值？2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是基于频繁项集的结果，发现物品间的关联关系。
基于数据挖掘探讨中医药治疗胃癌术后用药规律
基于数据挖掘探讨中医药治疗胃癌术后用药规律张成成;陈民;梁寒星;寇玉;徐海荣【期刊名称】《中国中医药图书情报杂志》【年(卷),期】2024(48)3【摘要】目的基于数据挖掘技术分析中医药治疗胃癌术后的药物配伍规律及核心处方,以期为临床用药提供参考。
方法计算机检索中国知识资源总库(CNKI)、万方数据知识服务平台(万方数据)、中文科技期刊数据库(维普网)建库至2022年12月1日中医药治疗胃癌术后的相关文献,经数据筛选及规范化处理后,运用古今医案云平台2.3.5,进行中药频次统计、属性统计、关联规则分析、聚类分析及复杂网络分析,探析中医药治疗胃癌术后的用药频次、性味归经、核心处方等用药规律。
结果共纳入处方173首,涉及药物277味,频次最高的药物为白术(125次)。
药性以平、温为主,药味以甘、苦为主,主归脾经、肺经、胃经。
关联分析显示,白术-茯苓、白术-黄芪、白术-甘草等关联度最高。
聚类分析可知治疗胃癌术后中药可分为4组。
复杂网络分析发现其核心处方为六君子汤加减。
结论中医药治疗胃癌术后以扶正补虚为主,重用益气健脾和胃之品,兼顾燥湿化痰、消食除积、祛瘀抗癌为用药特点,标本同治,攻补兼施。
【总页数】6页(P64-69)【作者】张成成;陈民;梁寒星;寇玉;徐海荣【作者单位】扬州大学医学院【正文语种】中文【中图分类】R259;R2-05【相关文献】1.基于数据挖掘探讨真实世界中医药治疗PCI术后病人的用药规律2.基于数据挖掘探讨中医药治疗冠心病PCI术后再发心绞痛气虚血瘀证的用药规律3.基于数据挖掘探讨中医药治疗甲状腺癌术后组方用药规律4.基于数据挖掘及生物信息学探讨中医药治疗晚期胃癌的用药规律和作用机制5.基于数据挖掘探讨中医药治疗青光眼术后的用药规律因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
数据挖掘单选题
单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A。
关联规则发现 B. 聚类C。
分类 D. 自然语言处理2。
以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? （A)（a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准.（b）描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision, RecallB. Recall, PrecisionC. Precision，ROCD. Recall, ROC3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？（C）A. 频繁模式挖掘B。
分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘4。
当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？（B)A. 分类B。
聚类C。
关联分析D。
隐马尔可夫链5。
什么是KDD? (A)A。
数据挖掘与知识发现B。
领域知识发现C。
文档知识发现 D. 动态知识发现6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？(A）A. 探索性数据分析B。
建模描述 C. 预测建模D。
寻找模式和规则7。
为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?（B)A. 探索性数据分析B。
建模描述C。
预测建模D。
寻找模式和规则8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A。
根据内容检索B。
建模描述C. 预测建模D。
寻找模式和规则9。
用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务？（A）A. 根据内容检索B。
建模描述C. 预测建模D。
寻找模式和规则11。
下面哪种不属于数据预处理的方法？（D）A变量代换B离散化C聚集D估计遗漏值12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5，10，11, 13, 15,35, 50, 55，72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱.等频（等深）划分时,15在第几个箱子内? (B)A 第一个B 第二个C 第三个D 第四个13.上题中，等宽划分时(宽度为50)，15又在哪个箱子里？（A）A 第一个B 第二个C 第三个D 第四个14.下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A 标称B 序数C 区间D相异15。
数据挖掘期末考试题
D.EM
7. 以下哪项关于决策树的说法是错误的 (
2014—2015 学年春季学期期末考试试题。
A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B. 子树可能在决策树中重复多次 D. 寻找最佳决策树是 NP 完全问题
7. Bayes 法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本
[s,c]
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B.平方欧几里德距离
始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。 （ ）
9. 关于 K 均值和 DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是（ （ ）
9. K 均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
A、K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而 DBSCAN 一般聚类所有对象。
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a.使用 Apriori 算法找出频繁项集，并写出具体过程。
itemi b.列出所有的强关联规则， 使它们与下面的元规则匹配， 其中， X 是代表顾客的变量，
是表示项的变量（例如， “A” 、 “B”等） ：
x transaction, buys( X , item1 ) buys( X , item2 ) buys( X , item3 )
C、分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习 15. 下面购物篮能够提取的 3-项集的最大数量是多少（ ID 购买项 1 牛奶，啤酒，尿布 4 面包，黄油，饼干 7 面包，黄油，尿布 10 啤酒，饼干 A.1 B.2 C.3 2 面包，黄油，牛奶 5 啤酒，饼干，尿布 8 啤酒，尿布
3 牛奶，尿布，饼干 4. 什么是决策树？如何用决策树进行分类？ 6 牛奶，尿布，面包，黄油 9 牛奶，尿布，面包，黄油
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不使用某药物或不符合某归经。频数分析采用Excel 2003， 选取出现频率大于1%的药物；使用K均值聚类算法对药物 归经进行分类，指定分类数为4 ；采用关联规则算法分析 药物及归经和功效间的相关性，选取支持度≥15.0%，置 信度≥85.0%进行关联分析。
2 结果
2.1 频数分析结果 最终符合纳入标准的文献32篇，涉 及中药122味，总频数414，出现频率大于1%的药物24味 （19.7%）。药物频次：茯苓23次，黄芪19次，党参18次， 当归17次，白术16次，白芍13次，枸杞子11次，柴胡、陈 皮、山药、半夏各8次，炒白术、鸡血藤、女贞子、生地黄、 熟地黄各7次，莪术、黄精、山慈菇、薏苡仁各6次，川芎、 麦冬、白花蛇舌草、郁金各5 次。2 4 味高频药物功效：补 气5味（20.8%），包括黄芪、党参、白术、山药、炒白术； 补阴4味（16.7%），包括枸杞子、女贞子、黄精、麦冬； 活血4味（16.7%），包括鸡血藤、莪术、川芎、郁金；补 血3 味（1 2 . 5 % ），包括当 归、白芍、 熟地黄； 清热3 味 （12.5%），包括柴胡、生地黄、山慈菇；利水2味（8.3%）， 包括茯苓、薏苡仁；理气、化痰、解表各1味（各4.2%）， 分别为陈皮、半夏、白花蛇舌草。24味高频药物归经：脾 13味（54.2%），肝12味（50.0%），肺11味（45.8%）， 肾8味（33.3%），胃7味（29.2%），心4味（16.7%），胆 2 味（8 . 3 % ），大肠、小肠、心包各1 味（各4 . 2 % ）。 2.2 K均值聚类算法结果 24味高频药物分为4类：C1类 为茯苓、黄芪、党参、陈皮、山药、半夏、黄精、薏苡仁、 麦冬；C2类为柴胡、川芎、郁金；C3类为白术、炒白术、 白花蛇舌草；C4类为当归、白芍、枸杞子、鸡血藤、女贞
基金项目：桐乡市引导性科技计划项目（201702097） 作者单位：314500 浙江桐乡市第一人民医院中医科（许鸣、 蒋丽萍、王霞玲、刘英、沈亚红、李新华、丁明强）；桐乡市第 二人民医院内科（闻惠、沈娟惠） 通 信 作 者 ： 许 鸣 ， E ma il : minghsu @ 16 3. com
1 资料与Байду номын сангаас法
1.1 文献来源 以“乳腺癌”+“中医药”“中药”等为关 键词，检索2010—2017年中国期刊全文数据库、维普数据库、 万方数据库，录入符合纳入标准的中药方剂。纳入标准：有 明确量化观察指标的乳腺癌临床试验文献，研究类型为平行 对照研究，经过合理统计分析证明中药组方的有效性，中药 组方固定；排除综述文献及回顾性研究文献、仅有方名而无 药名、重复研究的文献（留取近年发表的文献）。 1.2 数据处理 参照《中华人民共和国药典》[2]规范药物 名称，如“潞党参”“上党参”统称为“党参”，“云茯 苓”“白茯苓”统称为“茯苓”。使用Excel 2003录入中 药名称，并对药物 归经、功效进行 整理，通过“0 - 1 ”形 式制作表格，“1”为使用某药物或符合某归经，“0”为
表 1 高频药物药对关联结果
后 项 茯苓 党参 白芍 茯苓 茯苓 当归 黄芪 茯苓 茯苓 茯苓 前 项 川芎 黄精 柴胡 陈皮 白术 鸡血藤 鸡血藤 熟地黄 女贞子 生地黄 支持度 15.6 18.7 25.0 25.0 50.0 21.8 21.8 21.8 21.8 21.8 置信度 100 100 87.5 87.5 87.5 85.7 85.7 85.7 85.7 85.7
3 讨论
K均值聚类算法原理简单、分类快速，可对中药归类进 行描述性分析[3]，中药药对药味间性味归经功效属性关系多 采用关联研究，关联规则算法在中药组方配伍规律的发现 上具有明显优势。本文共纳入32篇中医药治疗乳腺癌临床 研究的文献，研究指标涉及卡氏功能状态评分标准评分、 化疗引起的骨髓抑制和消化道反应、内分泌治疗引起的失 眠和更年期综合征、糖类抗原-153水平、CD4+/CD8+水平等， 说明中药干预在乳腺癌常规治疗中具有增效减毒作用。文 献中出现的122味中药以补气、补阴、活血、补血功效为主， 归经多为脾、肝、肺经，涉及经方补中益气汤、逍遥散、 麦冬熟地汤、二陈汤、理冲汤、莪术散等，以补中益气汤 和逍遥散药味使用频率最高，说明治疗乳腺癌以顾护正气 为本，重在调理肝脾，与传统中医理论基本一致。
【关键词】 乳腺癌；中医药治疗；K均值聚类算法；关联规则算法
中医对乳腺癌病机病因的认识和治则治法均有独到 见解，尤其是中药联合化疗及内分泌治疗，既从整体出 发又考虑到个体差异，可起到增效减毒、预防复发、改 善生存质量的作用[1]。中医药治疗乳腺癌积累了大量的 “药-方-证-症”信息，具有复杂性和非线性动态变化 的特点。整理与研究中药治疗乳腺癌临床数据，不仅可 全面系统总结及评估中医药的疗效，更有利于探索针对 单一病种的特有理法方药，挖掘潜在药物组方，对进一 步药理研究及新药开发具有重要的临床和科研指导意义。
19
中国乡村医药
子、生地黄、熟地黄、莪术、山慈菇。 2 . 3 关联规则算法结果 同高频药物功效与归经结果： 脾经药功效为理气、化痰（支持度4.1%），利水（支持度 8.3%），补气（支持度20.8%）；肺经药功效为理气、化 痰、解表（支持度4.1%），利水（支持度8.3%）；肝经药 功效为解表（支持度4.1%），补血（支持度12.5%），活 血（支持度16.6%）；胃经药功效为化痰（支持度4.1%）； 胆经药功效为解表（支持度4.1%），置信度均为100%。 选取支持度≥15.0%，置信度≥85.0%进行关联分析，挖 掘出1 0 个核心药对，详见表1 。
20 19 年 7 月第 26 卷第 13 期
基于 K 均值聚类算法和关联规则算法的中医药治疗乳腺癌数据挖掘研究
许 鸣 闻 惠 沈娟惠 蒋丽萍 王霞玲 刘 英 沈亚红 李新华 丁明强
【摘要】 目的 总结目前中药治疗乳腺癌的遣方规律，为拓展临床用药思路及发掘潜在的中药组方提供数据 支持。方法 检索2010—2017年中国期刊全文数据库、维普数据库、万方数据库关于中医药治疗乳腺癌的相关文献， 录入中药信息进行规范化处理，总结高频用药的功效和经方来源，使用K均值聚类算法对药物归经分类，用关联规 则算法分析药物及归经和功效间的相关性。结果 纳入的32篇文献中，24味药使用频率较高，药物形成4个聚类方； 归经多属肝、脾、肺，肝经药功效为解表、补血、活血，脾经药功效为理气、化痰、利水、补气，肺经药功效为 理气、化痰、解表、利水。选取支持度≥15.0%，置信度≥85.0%进行关联分析，挖掘出10个核心药对，即茯苓川芎、党参-黄精、白芍-柴胡等。结论 中药治疗乳腺癌从肝、脾、肺论治，以调补气血、理气化痰为主要治法。