丁元庆教授治疗抽动障碍用药规律的挖掘分析(2)
1.4数据分析
1.4.1提取数据源在“西医疾病”项中输入“抽动障碍”，提取出治疗抽动障碍的全部方剂。
1.4.2频次统计分析将抽动障碍方剂中每味药的出现频次从大到小排序，并将“频次统计”结果导出。
1.4.3组方规律分析“支持度个数”(表示在所有药物中同时出现的次数)分别设为160(20%)，“置信度”设为0.9，按药物组合出现频次从大到小的顺序进行排序输出结果;“规则分析”分析所得的规则并进行网络展示。
1.4.4新方分析首先进行聚类分析(核心算法包括改进的互信息法[4]、复杂系统熵聚类[5])，在聚类分析前，先选择合适的相关度和惩罚度，然后点击“提取组合”按钮，发现候选新组方并进行网络展示(基本算法是无监督的熵层次的聚类[6])。
2结果
2.1用药频次
对丁元庆教授治疗抽动障碍的800首方剂中的药物频次进行统计，使用频次在84.0以上的药物有30味，使用频次前3位的分别是天麻、蝉蜕、僵蚕，见表1。
2.2基于关联规则的方剂组方规律分析按照药物组合出现频次由高到低排序 ......
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1.4.1提取数据源在“西医疾病”项中输入“抽动障碍”，提取出治疗抽动障碍的全部方剂。
1.4.2频次统计分析将抽动障碍方剂中每味药的出现频次从大到小排序，并将“频次统计”结果导出。
1.4.3组方规律分析“支持度个数”(表示在所有药物中同时出现的次数)分别设为160(20%)，“置信度”设为0.9，按药物组合出现频次从大到小的顺序进行排序输出结果;“规则分析”分析所得的规则并进行网络展示。
1.4.4新方分析首先进行聚类分析(核心算法包括改进的互信息法[4]、复杂系统熵聚类[5])，在聚类分析前，先选择合适的相关度和惩罚度，然后点击“提取组合”按钮，发现候选新组方并进行网络展示(基本算法是无监督的熵层次的聚类[6])。
2结果
2.1用药频次
对丁元庆教授治疗抽动障碍的800首方剂中的药物频次进行统计，使用频次在84.0以上的药物有30味，使用频次前3位的分别是天麻、蝉蜕、僵蚕，见表1。
2.2基于关联规则的方剂组方规律分析按照药物组合出现频次由高到低排序 ......
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