张春生 包?图雅 李艳

摘要：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WindowFrom、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。

关键词：模糊C均值聚类；硬C均值聚类；蒙医；方剂；聚类；配伍

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2017.08.022

中图分类号：R2-05；R291.2 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2017）08-0099-05

Study on Mongolian Medicine Prescription Classification Method Based on Fuzzy C-means Algorithm ZHANG Chun-sheng， BAO Tu-ya， LI Yan （College of Computer Science and Technology， Inner Mongolia University for Nationalities， Tongliao 028043， China）

Abstract： Objective To classify Mongolian medicine prescription by using fuzzy c-means algorithm （FCM） and hard c-means algorithm （HCM）； To explore the rationality of two kinds of clustering algorithm. Methods 27 Mongolian medicine prescriptions for treating Heiyi disease from Chuan Tong Meng Yao Yu Fang Ji were set as experimental data， and the data were preprocessed first. MS Visual Studio 2010 platform was used， and C# language was used for research and development. Chinese version and Mogolian version were implemented with WindowFrom and WPF technology， respectively. The medicine prescriptions were classified into 3， 4， 5， and 6 types by using FCM and HCM. Results All categorization with zero classification showed the existence of inclusion phenomena. The medicine in the classification results obtained by the two kinds of clustering algorithm did not exist cross. FCM could produce clustering results with smaller quantity difference and the more uniform classification compared with HCM. Conclusion The two algorithms are correct and reasonable， in which FCM algorithm has better clustering effect， and can be widely used in Mongolian prescription analysis， with a purpose to provide data supports for the research and development of new medicine.

Key words： fuzzy c-means algorithm； hard c-means algorithm； Mongolian medicine； prescription； clustering； compatibility

數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

基金项目：国家自然科学基金（81460656）

通讯作者：包·图雅，E-mail：baotuya1978@163.com

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。……