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原文出處：拓端數據部落公眾號
應用關聯規則、聚類方法等數據挖掘技術分析治療抑鬱症的中藥專利復方組方配伍規律。方法檢索治療抑鬱症中藥專利復方，排除外用中藥及中西藥物合用的復方。
最近我們被要求撰寫關於用藥規律的研究報告，包括一些圖形和統計輸出。對入選的中藥專利復方進行術語規範化等處理，抽取信息、建立表，應用數據分析軟體R對數據進行關聯規則分析，應用網絡分析軟體進行聚類分析。
查看數據
轉換成二值矩陣數據
colnames(data) <- paste0("X",1:ncol(data))
for(i in 1:nrow(data)) {
tmp <- integer(length(total_types))
建立apriori
plot(all_rules, method = "graph")
中藥專利復方中藥對的關聯規則分析
藥對是方劑配伍的基本形式，它反映了中藥之間相輔相成、相反相成、同類相從等配伍關係。藥對中的中藥在組方配伍時具有在處方中同時出現的特點，因此在關聯規則分析中，分析置信度較大且雙向關聯的規則即可得到藥對。
根據置信度和支持度篩選強關聯規則
K-means均值網絡聚類分析
抑鬱症中藥專利復方中藥物之間形成了一個複雜的配伍關係網絡，關聯規則分析可以用來發現其中的藥對及強關聯規則，但隨著支持度和置信度閾值參數的降低，關聯規則大量湧現，使得其中的配伍規律變得難以分析，應用網絡聚類方法可以有效地發現其中的配伍規律。
#聚類類別號
kmod$cluster
查看每個類別中的強關聯規則
聚類1
聚類2
配伍關係網絡的聚類分析結果顯示了抑鬱症治療中常用的中藥「社團」，反映了復方中一些配伍關係相對密切、固定的中藥聯合，臨床運用可以提高療效。
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