基于数据预处理的贝叶斯网络在中医证候诊断中的应用

被引：6

作者：

胡雪琴 ^{[1
]}

周昌乐 ^{[2
]}

张志枫 ^{[1
]}

李长军 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海中医药大学基础医学院

[2] 厦门大学人工智能研究所

来源：

辽宁中医杂志 | 2007年 / 12期

关键词：

证候诊断; 贝叶斯网络; 层次聚类; 主成分分析;

D O I：

10.13192/j.ljtcm.2007.12.40.huxq.021

中图分类号：

R241 [中医诊断学];

学科分类号：

100505 ;

摘要：

目的:探讨中医证候诊断模型的建立,寻找证候诊断标准的可行性方法。方法:针对病例样本少,变量维数高的问题,提出先用层次聚类和主成分分析方法对高维变量进行降维,最后利用生成的主成分进行贝叶斯网络学习和分类。结果:通过数据预处理后,贝叶斯网络分类平均正确率达到了88.75%。结论:基于数据预处理的贝叶斯网络用于中医证候诊断的研究是可行的,为进一步的证候研究提供了借鉴。

引用

页码：1700 / 1702

页数：3

共 7 条

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