数据挖掘在高血压病中医方证研究中的应用.pdfVIP

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数据挖掘的定义：从大

量数据中提取有用的信人

息和知识的过程。

聚类分析：将关联分析：发分类和预测：

数据集分成不现数据集中项利用已知的数

同的组，组内集之间的有趣据集构建分类

相似度高，组关系模型，对新数

l数据挖掘技

可以发现隐藏的模式和规律。

l

通

科学依据。

l

和治

高血

可伴有心、脑、肾等器官的功能或器质性损害的临床综合征。

高血

影响患者的生活

提高

提高临床疗效。

促

中医药的现代化进程。

保

和认识中医药的独特价值和魅力。

当前中医方证研究缺乏系统性和科数据挖掘技术可以揭示中医方证之

学性，需要数据挖掘技术进行规范间的关联和规律，为临床治疗提供

化和标准化。更加精准的方案。

数据挖掘技术可以帮助中医方证研

数据采集：从医

数据清洗：

数据

数据收集：从数据预处理：特征提取：从

多个来源获取清洗、整理和数据中提取与

相关数据，包转换数据，使高血压病相关

括医疗记录、其适合挖掘和的特征

挖掘

添加标题提供了新的思路和方法。

解

添加标题和治疗方法，为临床医生提供更加科学和准确的诊断和治疗方法。

案例分析：通

添加标题究中的重要性和实用性。

高效处理大量数据

自动发现潜在规律

预测未来趋势

数据来源和质量中医证候的复杂缺乏统一的诊断

问题性和个体差异性和评估标准

结合人工智能技术，实现更拓展数据挖掘在高血

智能的数据分析医方

完善数据挖掘算法，提高准

确性和可靠性

l数据挖掘技

l研究证实了高血压病中医证候类型的多样性和复杂性，为临床个体化治疗提供了依据。

l数据挖掘技

路和方法。

和可靠性。

分析和预测能力。

有价值的数据支持。