数据挖掘算法TCMA及其应用研究

将TCMA算法用于挖掘TCM-FP树中的最大频繁项集。在中药维度上应用了双支持度,既缩小了挖掘的范围又提高了规则的意义。算法挖掘的中药TCM规则切合实际,且比FP-growth挖掘算法有更高的运行效率。基于TCMA算法设计了中药挖掘器。将挖掘出的TCM规则作为知识库,可为中药的配方提供参考。

用于挖掘TCM-FP树中维间最大频繁项集的算法

为了提高数据挖掘算法在中医药数据处理中的效率,提出了采用TCMA算法挖掘TCM-FP树中的维间最大频繁项集。根据中医药数据的特点及药组挖掘的需求,在FP-growth算法的基础上,提出了TCM-FP树及其建树算法和挖掘算法TCMA,在TCM-FP树中采用优化搜索策略挖掘维间最大频繁项集,与FP-growth算法挖掘所有频繁项集比,大大缩短了时间。优化搜索算法切合中药TCM规则挖掘的实际意义,比FP-growth算法挖掘有更高的运行效率。