资源类型：
文章类型：
机构：
[1]广东省中医院,广州,510120
广东省中医院
[2]中山大学信息科学与技术学院,510275
出处：
ISSN：
关键词：
中医证候
数据挖掘
信息技术
支持向量机
摘要：
目的:探讨带先验知识的支持向量机(P-SVM)数据挖掘算法在中医证候信息自动分类中的应用.方法:以中医证候数据库收集的30余万条中医证候文献信息作为训练和测试数据集,以中医专业知识作为先验知识,将样本集置信度通过带权分类间隔导入SVM模型中进行分类,计算其分类置信度.结果:在有中医专业知识的情况下,中医证候信息分类的正确率得到了很大的提高,正确率约为95%.结论:P-SVM算法是统计学习理论在小样本数据集中较成功的应用,能对中医证候信息进行有效的分类,实现了数据挖掘技术在中医证候信息研究中的应用.实验表明P-SVM算法能把先验知识与训练样本中的信息量很好地结合起来,对一种对中医证候信息进行正确分类的有效算法.
基金：
广东省中医药局资助课题(1040014):中医证候专题数据库的开发与利用，负责人:黄燕;国家科技部“十五”攻关计划课题(2004BA721A02)
急性缺血中风辩证规范和疗效评价的示范研究，负责人:杨小波，
第一作者：
第一作者机构：
[1]广东省中医院,广州,510120
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
杨小波,梁兆晖,罗云坚,等.支持向量机算法在中医证候信息分类中的应用[J].世界科学技术-中医药现代化.2007,9(1):28-31.
