张春生，包•图雅，李艳

内蒙古民族大学计算机科学与技术学院，内蒙古 通辽 028043

基于模糊C均值聚类算法的蒙医方剂类别划分方法研究

张春生，包•图雅，李艳

内蒙古民族大学计算机科学与技术学院，内蒙古 通辽 028043

目的 采用模糊 C 均值聚类（FCM）和硬 C 均值聚类（HCM）算法对蒙医方剂进行类别划分，探讨 2 种聚类算法的合理性。方法 选取《传统蒙药与方剂》中治疗赫依病的 27 首蒙医方剂，进行数据预处理。采用 MS Visual Studio 2010 平台，使用 C#语言进行开发，分别运用 Window From、WPF 技术实现汉、蒙文版本。采用 FCM 和 HCM 算法按 3、4、5、6 个类对数据进行聚类分析。结果 所有相异数不为零的分类都存在包含现象，2种聚类算法得到的分类结果中药物不存在交叉。与HCM算法比较，FCM 算法的分类结果中各类样本数量差较小，即分类较均匀。结论 2 种算法均正确合理，其中 FCM 算法具有更好的聚类效果，可广泛应用于蒙医方剂分析，为新药研制提供数据支持。

模糊C均值聚类；硬C均值聚类；蒙医；方剂；聚类；配伍

数据挖掘技术自产生以来，无论在算法理论还是应用研究方面均取得了丰富的研究成果，聚类分析作为数据挖掘的一种重要算法，在数据挖掘应用中起到了关键的作用。在中医方剂理论研究方面，它可按各项指标要求对方剂信息进行聚类分析，从而揭示其配伍规律，为新药研究提供数据支持。

目前，已有研究采用聚类分析方法分析中医方剂配伍规律[1-4]，但在蒙医方剂聚类分析方面鲜有报道。目前该领域研究多采用一般的统计软件作为分析工具，尚未建立专门的数据库及开发通用程序，缺乏系统性、通用型、灵活性。……