【摘 要】
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对数据进行非监督聚类是中医临床研究的主流和难点.提出了一种非监督的复杂系统熵聚堆算法。它改进了关联度系数,不但能实现自组织非监督聚类,而且可以实现一个变量分在不同
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室; 北京中医药大学;
【基金项目】
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国家973计划项目(2003CB517105和2003CB517106);自然基金项目(60621001)
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对数据进行非监督聚类是中医临床研究的主流和难点.提出了一种非监督的复杂系统熵聚堆算法。它改进了关联度系数,不但能实现自组织非监督聚类,而且可以实现一个变量分在不同的类里;提出并证明了N-class相关的概念,加快算法的收敛速度。它运用到中风病临床数据中,非监督地提取出了中风病中常见的证候,结果十分符合临床;参考数据的辨证结果对算法进行了验证,得到算法的敏感度为97.3%,这验证了算法的有效性。它为中医临床治疗中风病的规范化奠定了数理基础。
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