支持向量机算法在中医证候信息分类中的应用

• 作者: 杨小波 梁兆晖 罗云坚 陈玲
• 来源期刊: 世界科学技术-中医药现代化
• 学科: 医学
• 关键词: 中医证候 数据挖掘 信息技术 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 思路与方法
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: R2
• 字数: 3058字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3849.2007.01.009

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈玲	中山大学信息科学与技术学院	119	806	16.0	22.0
2	罗云坚		22	273	8.0	16.0
3	杨小波		25	377	7.0	19.0
4	梁兆晖		25	235	9.0	15.0