| 基于半监督增量聚类法的《神农本草经》365味中药分类研究 |
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| 作者姓名： | Jin R Zhang B Xue CM Liu SM Zhao Q Li K |
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| 作者单位： | 1. 北京中医药大学中药学院,北京,100102
2. 北京大学数学科学学院,北京,101871 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目,北京市自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 中药的基本药效是临床处方用药的凭据,依据基本药效的药物分类研究对于把握药物作用倾向、发掘药效物质基础、探讨药性实质以及寻找药物替代品具有重要意义。本研究遵循中药临床应用特点,以经典中药学著作《神农本草经》为数据源,采用基于＂微簇＂概念的半监督增量聚类算法,进行中药分类研究及分类方法学研究。结果显示,《神农本草经》中365味中药共聚得126类,其中的253味中药归为14个药效类,包括补益类、清热类、利水类、除痹类、治疗妇科疾病类和治疗蛊毒鬼疰类等;112味中药单独成112类,与已知不同类别同时具有高相似度是产生大量独立类别的主要原因。本研究采用的半监督增量聚类法具有聚类质量好、可拓展性强等特点,适用于中药分类研究,并充分反映出中药多样性和复杂相似性,为依据药效的中药分类研究提供了新思考和方法学探讨。
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| 关 键 词： | 中药 半监督增量聚类 分类法 聚类分析 本草经 数据挖掘 |
Classification of 365 Chinese medicines in Shennong's Materia Medica Classic based on a semi-supervised incremental clustering method |
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| Jin R,Zhang B,Xue CM,Liu SM,Zhao Q,Li K.Classification of 365 Chinese medicines in Shennong's Materia Medica Classic based on a semi-supervised incremental clustering method[J].Journal of Chinese Integrative Medicine,2011,9(6):665-674. |
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| Authors: | Jin Rui Zhang Bing Xue Chun-miao Liu Sen-mao Zhao Qian Li Kang |
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| Institution: | Rui Jin1,Bing Zhang1,Chun-miao Xue1,Sen-mao Liu2,Qian Zhao1,Kang Li21.School of Traditional Chinese Medicine,Beijing University of Chinese Medicine,Beijing 100102,China2.School of Mathematical Science,Peking University,Beijing 101871,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | drugs Chinese herbal semi-supervised incremental clustering classification cluster analysis Bencaojing data mining |
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