摘要：目的 采用现代中医诊断技术结合人工智能分析方法进行围绝经期综合征中医辨证研究，以期建立最佳证候分类方法。方法 门诊收集围绝经期综合征患者四诊信息，按照中医辨证标准进行证型分类，采用贝叶斯网络算法、K最近邻算法、支持向量机算法3种常用数据挖掘分类算法对围绝经期综合征四诊信息数据进行分析。结果 分别得出在相同训练、测试样本数据下3种算法建立围绝经期综合征中医证候模型所需时间、分类准确性、覆盖率及margin曲线，分析了训练样本数量对3种算法的影响，并对3种算法所建立模型进行了评价。结论 在围绝经期综合征证候分类效果方面，贝叶斯网络算法优于其他2种方法。

    关键词：围绝经期综合征；中医证候；数据挖掘；分类算法；训练样本；margin曲线

    DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2016.01.009

    中图分类号：R259.886 文献标识码：A 文章编号：1005-5304(2016)01-0039-04

    Classification Algorithm Analysis of TCM Syndrome of Menopausal Syndrome Based on Data Mining WU Hong-jin1 ......