5.2 研究针灸作用规律机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科[18]。1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。在过去，数据分析比事后分析更为重要，事后分析就是“已经发生的事情”。未来的预测本质上仍是历史分析。人工智能和机器学习正在帮助开拓一个新领域：“将要发生的事情，或者至少是“可能发生的事情”。此外，还可以教会机器学习算法基于前瞻性的见解做出决策或采取行动。

    机器学习已应用于中医药相关规律的研究。其中，传统机器学习算法为中医症状、症候和证型辨别的客观化以及中医药内在规律的挖掘与发现提供了技术支持。如冯冰等对脉诊仪采集的脉诊数据先进行双树复小波变换，再通过梅尔倒谱系数进行特征提取，最后使用Fuzzy c-means聚类算法进行聚类分析，对脉象的识别准确率可达78.2%，一定程度上可避免医生主观判断对脉象识别的影响[19]。潘主强等在以亚健康数据为主要研究对象 ......