融合模型树的偏最小二乘法的中医药分析研究
Chinese Journal of New Drugs（2017）
Abstract
中医方药呈现多靶点、多成分、多药效指标等特点,决定了中医药数据具有多自变量、多因变量和非线性的特征.偏最小二乘法(PLS)以其内部交叉核验的本质,难以满足中医药非线性的特性,而模型树在回归建模时,由多个多元线性片段组成,对非线性数据有良好的拟合效果.基于此,本文提出了一种融合模型树的PLS.PLS外模型中的主成分仍按照原来的方法不断提取并累计t=(t1,t2,t3,…),将这些主成分分别与原始被解释变量不断构建模型树,直到满足精度条件为止.分别在麻杏石甘汤君药平喘实验、止咳实验和UCI机器学习数据集上进行实验,结果表明,融合模型树的PLS对中医药数据有很好的适应性.
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Key words
partial least squares,nonlinear,TCM information,model tree
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