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多维多息特征数据挖掘方法研究——以中药指纹图谱数据为例
引用本文:童逸夫,黄春毅.多维多息特征数据挖掘方法研究——以中药指纹图谱数据为例[J].现代图书情报技术,2011(12):69-73.
作者姓名:童逸夫  黄春毅
作者单位:四川大学公共管理学院
基金项目:教育部春晖计划基金项目“中药指纹图谱复杂数据的计算机模拟识别技术研究”(项目编号:Z2007-1-61004)的研究成果之一
摘    要:利用R开源统计分析软件平台,以中药HPLC指纹图谱数据为例,构建多维多息特征数据挖掘模型并进行可视化处理分析,研究结果显示主成分分析降维后的综合主成分能够反映多维多息特征数据的规律,并且验证主成分聚类模型及神经网络模型用于揭示多维多息数据的信息特征的有效性与实用性。最终根据主成分聚类分析结果,建立未知产地川芎样晶的产地预测鉴别模型,从而为川芎质量控制提供参考

关 键 词:多维多息  数据挖掘  主成分聚类  神经网络

Research on Data Mining of Complex Multi -dimensional Fingerprint Data of TCM
Tong Yifu Huang Chunyi.Research on Data Mining of Complex Multi -dimensional Fingerprint Data of TCM[J].New Technology of Library and Information Service,2011(12):69-73.
Authors:Tong Yifu Huang Chunyi
Institution:Tong Yifu Huang Chunyi (School of Public Administration,Sichuan University,Chengdu 610064,China)
Abstract:Grounded on the R open source statistic environment,this paper builds a data mining model on the complex HPLC multi - dimensional fingerprint data with visualization analysis.The result fully reflects that PCA can be used as a model to reveal the principles of multi -dimensional data,and verifies the validity and practicality of principal component and cluster analysis and neural network to reveal the character of multi - dimensional data.Finally,based on the results of PCA and cluster analysis,this paper builds a training network model through techniques of machine learning and other related statistical algorithm to predict the habitat of unknown TCM sample,which supplies sufficient evidences to the TCM quality control.
Keywords:Multi -dimensional information  Data mining  Principal component and cluster analysis  Neural network
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
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