Ｒ语言数据分析与挖掘实战中中医证型关联规则挖掘实验

在R语言数据分析与挖掘实战中，中医证型关联规则挖掘是一个有趣的应用场景，它涉及到医学领域尤其是中医理论中的症候群（证型）之间的关联研究。关联规则挖掘通常用于发现频繁出现在一起的项集，比如在中医中，可能是某个特定的组合症状常常同时出现，这可能暗示着某种特定的证型。

具体步骤如下：

1. 数据准备：首先，需要收集关于中医病人临床资料的数据，包括病人的症状（即“项”）、诊断结果（证型）以及可能的其他相关信息，如年龄、性别等。数据通常以表格形式存在，例如CSV或数据库查询的结果。

2. 数据清洗与预处理：对数据进行清洗，去除缺失值，标准化编码，整理成合适的数据格式，如"交易记录"格式，每个项目（症状）对应一次观察。

3. 使用 `arules` 或 `apriori` 包：R语言中的 `arules` 包提供了一套完整的关联规则挖掘工具。通过 `read.transactions()` 函数读取数据，然后用 `apriori()` 对数据进行频繁项集和关联规则的生成。需要设置最小支持度（support）和置信度（confidence）阈值。

   library(arules)
   transactions <- read.transactions(file = "health_data.csv", format = "basket", sep = ";")
   rules <- apriori(transactions, parameter = list(supp = 0.1, conf = 0.5))

4. 规则分析：`inspect(rules)` 可以查看生成的规则列表，包括支持度、置信度和提升度等统计指标。选择满足条件的规则，它们可能是有临床意义的证型关联模式。

5. 结果解读：理解并解释挖掘出的规则，可能涉及与传统中医理论的对比和验证，或者指导临床实践中的诊疗决策。