亚健康状态脉图特征的数据挖掘研究
目的：研究亚健康状态的脉图分类特征与数据挖掘算法，探求亚健康状态的分类方法。方法：运用《健康状态评价问卷》(H20．V2009)对非疾病人群1275例进行健康状态评估，分为健康组和亚健康组，另设疾病对照组121例；根据脉图参数评估分析亚健康脉图特征，运用朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络等数据挖掘算法对健康状态脉图进行分类。结果：决策树算法对健康脉图总的分类效果为62％，对亚健康脉图总的分类效果为81．1％，对疾病脉图总的分类效果为49．1％，决策树算法对脉图总的分类效果为72％，优于其他算法。决策树算法更为适合应用于不同健康状态的脉图指标分类研究。结论：数据挖掘中对健康、亚健康、疾病脉图分类效果最优的是决策树算法。数据挖掘方法有利于应用脉图进行健康、亚健康与疾病的分类研究。
中医脉诊 亚健康状态 脉图特征 数据挖掘 决策树算法
陈清光 许家佗 于波 郭喆千 屠立平 崔龙涛 张志枫 费兆馥
上海中医药大学费兆馥名师研究室，上海 201203
国内会议
银川
中文
87-91
2011-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）