糖尿病证候的数据挖掘方法概述

摘要：

[目的]系统总结运用数据挖掘方法分析糖尿病证候的特征规律.[方法]归纳近10年采用Logistic回归分析、因子分析、聚类分析、决策树、关联规则、人工神经网络、结构方程模型、贝叶斯网络和支持向量机等数据挖掘方法分析2型糖尿病的文献.[结果]总结了2型糖尿病的病性要素归纳为气虚、血虚、阴虚和阳虚4种虚证和血热、血瘀、火旺和湿热4种实证,病位要素为肾、肝和脾;主要包括肺热津伤证、胃热炽盛证、气阴两虚证、肾阳虚证、气虚证、痰湿证、血瘀证、肾阴虚证和阴阳两虚证等常见证型,并分析数据挖掘方法的优缺点.[结论]数据挖掘方法用于糖尿病证候的特征规律的分析是可行的,不仅为糖尿病证候诊断提供客观化依据,还为中医治疗糖尿病提供临床指导.

关键词：数据挖掘、糖尿病、证候、决策树、关联规则

所属期刊栏目：38

分类号：R589(内分泌腺疾病及代谢病)

资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）973;2011CB505406

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：885-890