【摘 要】
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目的：探讨带先验知识的支持向量机（P—SVM）数据挖掘算法在中医证候信息自动分类中的应用。方法：以中医证候数据库收集的30余万条中医证候文献信息作为训练和测试数据集，以中医专业
【机 构】
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广东省中医院,中山大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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广东省中医药局资助课题（1040014）：中医证候专题数据库的开发与利用,负责人：黄燕,国家科技部“十五”攻关计划课题（2004BA721A02）急性缺血中风辩证规范和疗效评价的示范研究,负责人：杨小波.
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目的：探讨带先验知识的支持向量机（P—SVM）数据挖掘算法在中医证候信息自动分类中的应用。方法：以中医证候数据库收集的30余万条中医证候文献信息作为训练和测试数据集，以中医专业知识作为先验知识，将样本集置信度通过带权分类间隔导入SVM模型中进行分类，计算其分类置信度。结果：在有中医专业知识的情况下，中医证候信息分类的正确率得到了很大的提高，正确率约为95％。结论：P—SVM算法是统计学习理论在小样本数据集中较成功的应用，能对中医证候信息进行有效的分类，实现了数据挖掘技术在中医证候信息研究中的应用。实验表明
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