基于类别关联规则的藏医综合症自动分类研究

基于类别关联规则的藏医综合症分类 本研究论文旨在基于类别关联规则对藏医综合症进行分类。藏医是一种传统的医学系统，具有悠久的历史和文化背景。藏医的诊断和治疗方法与西医有很大的不同，藏医更注重整体性和holistic的治疗方法。 类别关联规则（Class Association Rule，CAR）是一种数据挖掘技术，用于发现数据中隐含的关联关系。CAR通过分析数据之间的关联关系，发现规则和模式，从而对数据进行分类和预测。 在本研究中，我们使用CAR对藏医综合症进行分类。我们收集了大量的藏医症状数据，并使用CAR算法对其进行分析和分类。实验结果表明，CAR算法能够有效地对藏医综合症进行分类，并且能够发现一些隐藏的关联关系。 本研究的主要贡献在于，提出了一种基于类别关联规则的藏医综合症分类方法，这种方法能够帮助藏医医生更好地诊断和治疗藏医综合症。同时，本研究也为藏医的数字化和信息化提供了一种新的思路和方法。 技术细节： 1. 数据收集：我们收集了大量的藏医症状数据，这些数据来自于藏医诊所和医院的医疗记录。 2. 数据预处理：我们对收集的数据进行预处理，包括数据清洁、数据转换和数据规范化。 3. CAR算法：我们使用CAR算法对预处理后的数据进行分析和分类。 4. 实验结果：我们对CAR算法的实验结果进行了分析和比较，结果表明，CAR算法能够有效地对藏医综合症进行分类。 结论： 本研究提出了一种基于类别关联规则的藏医综合症分类方法，这种方法能够帮助藏医医生更好地诊断和治疗藏医综合症。同时，本研究也为藏医的数字化和信息化提供了一种新的思路和方法。未来，我们将继续深入研究CAR算法在藏医中的应用，并探索其在其他领域的应用前景。 知识点： 1. 藏医：藏医是一种传统的医学系统，具有悠久的历史和文化背景。 2. 类别关联规则（CAR）：CAR是一种数据挖掘技术，用于发现数据中隐含的关联关系。 3. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程。 4. 数字化和信息化：数字化和信息化是指将传统的医疗系统转换为数字化和信息化的系统，以提高医疗服务的效率和质量。 5. 藏医综合症分类：藏医综合症分类是指对藏医症状进行分类和诊断的过程。 6. CAR算法：CAR算法是一种基于类别关联规则的算法，用于对数据进行分类和预测。