基于模糊C均值聚类算法的蒙医方剂类别划分方法研究

摘要 Abstract

目的采用模糊C均值聚类（FCM）和硬C均值聚类（HCM）算法对蒙医方剂进行类别划分，探讨2种聚类算法的合理性。

方法选取《传统蒙药与方剂》中治疗赫依病的27首蒙医方剂，进行数据预处理。采用MS Visual Studio 2010平台，使用C#语言进行开发，分别运用WindowFrom、WPF技术实现汉、蒙文版本。采用FCM和HCM算法按3、4、5、6个类对数据进行聚类分析。

结果所有相异数不为零的分类都存在包含现象，2种聚类算法得到的分类结果中药物不存在交叉。与HCM算法比较，FCM算法的分类结果中各类样本数量差较小，即分类较均匀。

结论2种算法均正确合理，其中FCM算法具有更好的聚类效果，可广泛应用于蒙医方剂分析，为新药研制提供数据支持。

关键词模糊C均值聚类；硬C均值聚类；蒙医；方剂；聚类；配伍

引文格式：张春生,包·图雅,李艳.基于模糊C均值聚类算法的蒙医方剂类别划分方法研究[J].中国中医药信息杂志,2017,24(8):99-103.

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中国中医药信息杂志

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