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最近我們被客戶要求撰寫關於中藥專利復方治療的研究報告，包括一些圖形和統計輸出。
應用關聯規則、聚類方法等數據挖掘技術分析治療的中藥專利復方組方配伍規律
方法檢索治療中藥專利復方，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。
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for(i in 1:nrow(data)) {
tmp <- integer(length(total_types))
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plot(all_rules, method = "graph")
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R語言用關聯規則和聚類模型挖掘處方數據探索藥物配伍中的規律
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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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本文選自《R語言APRIORI關聯規則、K-MEANS均值聚類數據挖掘中藥專利復方治療用藥規律網絡可視化》。
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