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共现矩阵:中医新挖法 传统的数据挖掘方法主要关注“方剂”这一单一维度,而多维度的数据关联分析则显得更为复杂。尽管有研究者尝试通过混杂数据或分类后关联分析来关联“疾病”、“证型/素”、“症状”等多个维度的信息,但这种方法似乎并不理想。统计学中的相关性分析在面对多个变量时,其计算量和复杂性让人望而却步。 ᠧ启发:在文献计量学中,通过建立作者和关键词的共现矩阵,可以有效地挖掘研究者的主要研究方向。这种方法在技术上实现了多维度数据的关联,为我们提供了一个新的思路。 砦实现:利用R语言建立共现矩阵是一种可行的方案。这里分享一篇相关文章,虽然该文章采用了频次分析来定量关联程度,但建议后续可以融合数据挖掘的方法来进一步探索。如果你对这个创新点有兴趣并用于论文发表,记得引用这篇文章哦! 多维关联规则:虽然机器学习中存在多维关联规则的概念,并且应该有专门的算法来支持,但目前我所能想到的只有共现矩阵这种方法。如果有大佬有更好的想法,欢迎分享~
中医数据挖掘论文,轻松掌握! 嘿,中医界的同行们!你们是不是对数据挖掘在中医研究中的应用感到好奇?今天我就来给大家分享一下如何写一篇中医数据挖掘类的论文,让你轻松掌握这一研究方法! 明确研究目的与问题 斥 ,你得明确你的研究目的和要解决的科学问题。比如说,“基于数据挖掘技术探索中药复方治疗失眠的用药规律”。这样明确的目标能指导你后续的数据收集和分析工作。 数据收集与预处理 数据来源:你可以从中医临床数据库(比如中国知网、万方、维普等)、医院数据库(名老中医、国医大师病例库)、古籍文献(如《伤寒杂病论》、《神农本草经》、《临证指南医案》)、名医医案(蒲辅周医案)、中国专利复方数据库等地方获取数据。 数据清洗:这一步很重要,要去除重复、错误、不完整的数据,确保数据质量。 数据标准化:对中药名称、疾病名称等进行统一规范,便于后续分析。 选择合适的数据挖掘方法 犦 的研究目的选择合适的数据挖掘方法。比如,关联规则挖掘可以找出中药之间的配伍规律;聚类分析可以发现疾病类型的亚群;网络药理学可以预测中药的作用机制等。 工具运用:利用数据挖掘软件(如古今云医案平台、中医传承计算平台、SPSS聚类分析、SPSS Modeler关联规则、R语言)进行数据分析及可视化。 模型构建与验证 ️(部分适用) 构建模型:基于数据挖掘技术构建分析模型,如关联模型、聚类模型、预测模型等。 验证模型:使用独立数据集或临床实验数据对模型进行验证,确保其可靠性和有效性。 结果分析与讨论 结果呈现:用图表、表格等形式直观展示挖掘结果。 深入分析:结合中医理论对结果进行解释和讨论,探讨其背后的机制和意义。 对比研究:与前人研究进行对比分析,指出本研究的创新点和不足。 总结与展望 研究发现,提出对中医临床实践的指导意义和未来研究方向。比如,“本研究揭示了某中药复方治疗失眠的核心药物组合,为临床治疗提供了新思路”。 注意格式与规范 最后,别忘了按照学术论文的格式要求来撰写你的论文哦!包括标题、摘要、关键词、引言、方法、结果、讨论、结论等部分都要齐全且规范。 好啦,中医数据挖掘类论文的写作要点就介绍到这里啦!希望这些秘籍能帮助你在学术道路上越走越远!ꀀ
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