关于数据挖掘:R语言APRIORI关联规则KMEANS均值聚类分析中药专利复方治疗用药规律网络可视化附代码数据

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最近咱们被客户要求撰写对于中药专利复方医治的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

利用关联规定、聚类办法等数据挖掘技术剖析医治的中药专利复方组方配伍法则

办法检索医治中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。最近咱们被要求撰写对于用药法则的钻研报告，包含一些图形和统计输入。对入选的中药专利复方进行术语规范化等解决，抽取信息、建设表，利用数据分析软件R对数据进行关联规定剖析，利用网络分析软件进行聚类分析。

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转换成二值矩阵数据

colnames(data) <- paste0("X",1:ncol(data))database <- NULLfor(i in 1:nrow(data)) {  tmp <- integer(length(total_types))

建设apriori

plot(all_rules, method = "graph")

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R语言用关联规定和聚类模型开掘处方数据摸索药物配伍中的法则

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中药专利复方中药对的关联规定剖析

药对是方剂配伍的根本模式，它反映了中药之间相辅相成、相辅相成、同类相从等配伍关系。药对中的中药在组方配伍时具备在处方中同时呈现的特点，因而在关联规定剖析中，剖析置信度较大且双向关联的规定即可失去药对。

依据置信度和反对度筛选强关联规定

K-means均值网络聚类分析

抑郁症中药专利复方中药物之间造成了一个简单的配伍关系网络，关联规定剖析能够用来发现其中的药对及强关联规定，但随着反对度和置信度阈值参数的升高，关联规定大量涌现，使得其中的配伍法则变得难以剖析，利用网络聚类办法能够无效地发现其中的配伍法则。

#聚类类别号kmod$cluster

查看每个类别中的强关联规定

聚类1

聚类2

配伍关系网络的聚类分析结果显示了抑郁症医治中罕用的中药“社团”，反映了复方中一些配伍关系绝对亲密、固定的中药联结，临床使用能够进步疗效。

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本文选自《R语言APRIORI关联规定、K-MEANS均值聚类数据挖掘中药专利复方医治用药法则网络可视化》。

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