1.4 关联分析

    在数据挖掘方法中，关联分析常用来挖掘特征之间或者数据之间的相互依赖关系，对给定的事务数据库找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。与其他数据分析方法不同的是，关联规则的引入，可以从大量貌似繁杂症与证的数据中，找到隐形的关联，极大促进中医诊断学的发展；并且其所得结果清晰有用，同时支持间接数据挖掘；可处理变长的数据，为寻找诊断数据中的隐性关联带来了方便，其计算的消耗量也可以预见[20]。

    肖氏等[21]设计了一种基于遗传算法的正相关关联规则挖掘算法，发现胃部不适症状与处方、证候重要关联关系。陈氏等[22]通过对400例肝硬变患者进行关联分析，找出符合最小支持度和最小置信度并形成规则的中医证候气滞/气郁证和血瘀证，这表明肝硬变和气滞证、血瘀证之间关联度非常高。钟氏等[20]采用关联规则的分析算法，探求胃炎症状与“中虚气滞”辨证之间的关系，得到在中虚气滞证中，口干欲饮这个症状对辨证的影响最大。

    1.5 决策树

    决策树算法是一种逼近离散值函数的方法，常用来形成分类器和预测模型，是建立在信息论基础之上对数据进行分类的一种方法。岳氏[23]通过选取300例确诊为小儿肺炎患者的数据为基础 ......