数据挖掘期末论文
《数据挖掘的算法》论文
写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。
它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。
数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。
现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。
关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。
它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。
分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。
聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。
层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。
通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。
以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。
它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。
数据挖掘技术应用论文
数据挖掘技术应用论文随着互联网和信息技术的高速发展，各种数据量急剧增长，数据分析和挖掘技术成为了企业做出战略决策必不可少的技术手段。
相对于传统的数据分析方法，数据挖掘技术不仅可以更加高效地处理海量的复杂数据，更可以从中挖掘出更多的潜在价值和商业价值。
而在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
I. 引言数据挖掘技术是一种通过各种算法和技术来发掘、分析、提炼和挖掘隐藏在数据中的模式或关系的计算机技术。
相对于传统的数据采集、清洗和存储方法，数据挖掘技术可以更加高效地处理大型数据，更能够在数据中发掘出潜在的商业价值和预测性信息。
在企业决策、市场分析、社会调查等各个领域，数据挖掘技术都发挥着重要的作用。
本文旨在介绍数据挖掘技术应用论文的相关内容。
II. 数据挖掘技术应用论文在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。
数据挖掘技术应用论文主要包括以下几方面：1. 研究目的在数据挖掘技术应用论文中，研究目的是非常重要的。
研究目的可以针对具体的问题或挑战，也可以是为了增加知识积累或业务拓展。
研究目的的明确不仅有助于论文的撰写，还可以帮助读者更好地理解和应用论文中介绍的技术方法。
2. 数据来源作为数据挖掘技术的应用者，数据源的选择和获取是至关重要的。
数据来源可以来自多种渠道，例如公共数据、知识库、社交媒体、企业自有数据等。
对于企业来说，自有数据是最宝贵的资源之一。
论文应该详细介绍数据来源、数据采集和预处理的方法和步骤。
3. 数据分析和挖掘方法在数据挖掘技术的应用论文中，数据分析和挖掘方法往往是关键的内容。
这些方法可以是基本的统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
研究者不仅需要准确、详尽地介绍各种方法的理论和应用，还需要说明这些方法的优缺点及适应范围等内容。
同时，还需要说明对于不同的研究目的和数据集，如何根据不同的问题进行合理的选择和运用。
数据挖掘 论文
数据挖掘论文
以下是一些与数据挖掘相关的论文主题的建议：
1. 基于机器学习的预测模型：分析不同的机器学习算法在数据挖掘任务中的性能，并比较它们的预测准确性和效率。
2. 社交媒体数据挖掘：通过分析社交媒体平台上的用户行为和趋势，研究该领域中的数据挖掘技术，如情感分析、用户推荐等。
3. 时间序列数据挖掘：研究针对时间序列数据的数据挖掘算法，例如预测股票价格、交通流量等。
4. 图数据挖掘：研究分析和挖掘图结构数据的方法，如社交网络分析、推荐系统等。
5. 异常检测：研究如何使用数据挖掘技术来检测异常模式，如网络入侵检测、诈骗检测等。
6. 文本挖掘：通过分析大规模文本数据集，探索文本挖掘算法的应用，如文本分类、情感分析等。
7. 遗传算法与数据挖掘：研究如何使用遗传算法优化数据挖掘过程中的参数选择和特征选择。
8. 基于深度学习的数据挖掘技术：研究如何使用深度学习算法来解决数据挖掘任务，如图像识别、语音识别等。
9. 私隐保护：研究如何在数据挖掘过程中保护用户的隐私，并提出相应的隐私保护算法和技术。
10. 数据挖掘在医疗领域的应用：研究使用数据挖掘技术在医疗领域中进行疾病诊断、药物研发等方面的应用。
以上是一些数据挖掘论文主题的建议，您可以根据自己的兴趣和背景选择一个合适的主题并展开研究。
数据挖掘论文
数据挖掘论文数据挖掘是一种通过自动化方法从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
这些信息和知识能够用于描述、识别和预测数据模式，以便用于决策制定、数据分析和预测等领域。
在现代的信息技术时代，数据挖掘技术已经成为人们对于大数据处理和分析中不可或缺的工具之一。
本篇论文将从以下几个方面开始介绍数据挖掘：1. 数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是在处理具有多个属性的数据时提取有用信息的一个过程。
其目标是发现与一定参数相关的特征或规律性，同时也需要避免对噪声的敏感。
数据挖掘的过程包括以下几个方面：•数据清理：删除和修改不相关、重复或不完整的数据。
•数据集成：将多个来源的数据整合到一个数据库中。
•数据转换：将数据从原始格式转换为可处理的格式。
•数据挖掘：使用机器学习算法等工具发现模式和规律。
数据挖掘对于企业和商业来说非常重要，因为数据挖掘可以帮助企业从庞大的数据中发现并利用有价值的信息和知识，这些信息和知识可以用于提高产品和服务质量、提高客户满意度、优化业务流程等方面。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于以下领域：•金融：在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行发现欺诈行为、评估信用风险、建立预测模型等。
•零售：在零售领域，数据挖掘技术可以帮助商家理解顾客行为、提高产品销量、发现新兴市场等。
•健康：在医疗保健领域，数据挖掘技术可以帮助医师发现疾病早期症状、制定更准确的治疗方案等。
•电信：在电信领域，数据挖掘技术可以帮助运营商优化网络性能、提高客户满意度、预测客户流失率等。
3. 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术可以分为以下几类：•分类：根据已知变量推测未知变量的值，通常用于分类和预测分析。
•聚类：将数据分组，使得同一组内的数据相似性较大，不同组之间距离较远。
•关联规则挖掘：从数据中发现频繁出现的组合或关联的模式。
•异常检测：通过发现不正常的模式或行为，帮助识别异常或故障现象。
常用的数据挖掘工具包括Python、R、SAS、Weka等。
基于R语言数据挖掘课程期末论文
西安欧亚学院数据挖掘技术与实验课程论文题目全国近20年来人口增长原因分析学生姓名王川学生学号**************所在分院金融学院专业经济统计学班级统本统计13级管理统计方向提交日期二〇一六年6月25日摘要在“二胎政策”全面实施的背景下，我国人口增长形势将继续持续下去。
而影响人口的增长的因素有人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
对这些数据进行相关分析，结果显示这些因素和人口数量的增长可用多元线性回归方程表示，同时可用多因素方差分析，研究这些因素的不同水平是否对人口的增长产生显著影响。
R软件是一种开源的免费数据分析软件，功能强大，是数据分析工作者的首选软件之一。
关键词：R语言；多元线性回归分析；方差分析。
目录引言 (1)1.1 选题的背景和意义 (1)1.2 研究方法与思路 (1)正文 (2)2.1 前言 (2)2.2 数据分析 (2)2.2.1 数据预处理 (2)2.2.2回归分析 (4)2.2.3方差分析 (8)结论 (13)参考文献 (13)引言1.1 选题的背景和意义二孩政策，是中国实行的一种计划生育政策，规定符合条件的夫妇允许生育“二胎”。
因为是二孩政策，故第一胎为多孩时，不可生第二胎。
2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议公报指出：坚持计划生育基本国策，积极开展应对人口老龄化行动，实施全面二孩政策。
在经历了迅速从高生育率到低生育率的转变之后，我国人口的主要矛盾已经不再是增长过快，而是人口红利消失、临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题。
国内20多位顶尖人口学者历经两年的研究指出，我国的人口政策亟待转向，尤其是生育政策应该调整。
1.2 研究方法与思路人口增长的原因大体与人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
数据挖掘论文数据预处理论文
数据挖掘论文数据预处理论文摘要：中药方剂的数据挖掘是在中国传统中药方剂中，应用数据挖掘方法，在中医理论指导下，探寻药物之间的相互联系和整体用药规律。
对中药方剂的数据预处理研究，是将药物的四气五味、功效、归经、有无毒性等信息转化为数字信息，从而在进行中药方剂数据挖掘中更为精确，为中药方剂研究和临床实践研究提供理论参考。
关键词：数据挖掘；中药方剂；数据预处理中文分类号：tp315文献标识码：a文章编号：1009-3044(2011)17-4016-021 绪言中国悠久的中医药文化，是我国璀璨的文化瑰宝。
随着现在社会的发展，人们越来越重视到中医药的强身保健作用。
中药方剂是中医药文化的重要组成部分，如何对数目庞大的手工汇总的中药方剂进行定量和分析，已经成为实现中药现代化的重要工作。
中药方剂的数据挖掘研究，就要将我国丰富的中药资源和信息技术相结合，通过整理庞大的中药文献资料，为中药信息处理、转化及传播现代化做好准备工作。
中药方剂的数据挖掘研究，是将知识发现理论运用在中药的作用机制、中药方剂配伍规律、中药的药性功效关系等方面。
在中药方剂的数据挖掘工作中，数据预处理是重要的数据准备与处理过程，工作量将占到50%以上。
由于中药方剂多为手工记录和汇总，同时我国地域广大，中医药文化带有地域性差别，这也给中药方剂的数据预处理工作带来了难度。
2 中药方剂数据挖掘的发展目前我国尚未建立比较完整的中药方剂数据挖掘系统，现有数据库只能提供检索、统计等一般性服务，其包涵的大量隐含知识并未得到充分的挖掘和利用。
由于国外使用数据挖掘技术较早，西药的新药开发研究已经大量利用数据挖掘技术。
随着在世界范围内，中药的功效越来越受到人们的重视，中药产业的发展前景也更加广阔。
因此，加快中药方剂的数据挖掘工作，不仅可以提高我国现有中药数据库的利用价值，缩短我国中药新药开发的周期，还可以避免中药信息资源的流失，真正提高我国中药产业在国际上的竞争力。
数据挖掘毕业论文
数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识，以支持决策和预测。
在我的毕业论文中，我选择了数据挖掘作为研究的主题。
我将从以下几个方面展开论述。
首先，我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。
数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的关键环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化，以确保模型的有效性和可靠性。
其次，我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、电商等。
以金融领域为例，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息，从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘，可以提高医生的诊断准确性，为患者提供更好的治疗方案。
接着，我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。
随着数据量的不断增大和数据类型的多样化，数据挖掘面临着许多挑战，如数据质量不高、算法效率低下等。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，如集成多个算法、优化算法效率等。
此外，随着人工智能的快速发展，数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。
通过将数据挖掘与其他技术相结合，可以进一步提高模型的准确性和预测能力。
最后，我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
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医学数据挖掘期末论文数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨学生姓名________专业_________________学院__________________2016年6月数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨湛薇摘要：现有的中医方剂数据存在冗余大的、不一致的、无效的噪声数据，降低了中医方剂数据的利用，且其方剂数据需要更加高效的存储、查询以及共享。
而数据库技术融汇了人工智能、模式识别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法专门用于海量数据的处理[1]，从而解决中医方剂研究中所存在的问题，提高利用效率并且发掘潜在信息。
本文利用关联规则、聚类分析、分类模式等数据挖掘方法，揭示方剂配伍规律的研究，对中医方剂信息的问题进行探讨。
关键词：中医方剂；数据挖掘技术；关联规则；聚类分析；分类模式Data mining technology applied in the study of prescription oftraditional Chinese medicineZhan Wei【Absract】:Existing in traditional Chinese medicine prescription data redundancy, big noise, inconsistent, invalid data, reduces the use of traditional Chinese medicine prescription data, and the prescription data need to be more efficient storage, query and sharing. And the database technology of artificial intelligence, pattern recognition, fuzzy mathematics, database, mathematical statistics and so on the many kinds of technical methods specifically for mass data processing [1], so as to solve the problems in the research of TCM prescriptions and improve the utilization efficiency and explore potential information. Based on association rule, clustering analysis and data mining methods such as classification model, reveals the law of herbal research, discusses the problem of prescription of traditional Chinese medicine information.【Key words】：Prescriptions of traditional Chinese medicine; Data mining technology; Association rules; Clustering analysis; Classification model1引言中医学信息化在这几年来发展迅速，大量中医方剂数据库已被构建与完善，但中医方剂的数据挖掘方面依然有很多亟待解决的问题。
虽然众多已经构建的方剂数据库都是经过一系列的校正后的结构化数据库，但由于在浩瀚的中医历史之中，其年代跨度实在太大、朝代变更下使用的文字、记叙方式与特点的差异悬殊，使得方剂信息依然不可避免的会出现方剂数据不一致、错误、冗余等问题。
数据挖掘技术在数据中正规地发现有效的、新颖的、潜在有用的，并且最终可以被读懂的模式的过程。
具有善于挖掘超大型数据库、非手工地发现隐含知识、增进人类知识的特点[2]，因此，数据挖掘技术对于中医方剂研究所存在冗余的、不一致的、错误的等一系列噪声数据的解决具有重大意义。
另一方面，而中医方剂配伍从本质上来说表现在方与方、药与药、方与药、药与剂量，以及方药与病、症之间的交叉错综的关联与对应。
数据挖掘正是通过数据特征、关系、聚类、趋向、偏差和特例现象深层的多维分析，来揭示数据间复杂特殊的关系，发现隐含规则模式和规律。
2方剂配伍研究中的数据挖掘方法2.1关联规则关联规则是数据挖掘中的一项重要技术，反映大量数据中项目集之间的关联和相关联系。
关联规则也是目前用于中医方剂配伍研究中最经典的一种方法，一般通过降维处理将复杂的病、症、方、药关系分解，研究药与药、方与方、药与症状等两者之间的关系。
基于关联规则的研究呈现如下特点：主要研究药与药之间的关联关系，其他病症、病方之间的关系研究得较少，研究对象包括某一类方或者治疗某一病症的方剂。
研究方法不能证明具有普遍适用性；关联规则的算法参数，即最小支持度大部分为10%左右，支持度偏小，使得发现的关联关系的可信度不高。
2.2聚类分析聚类分析即按照相似性和差异性的分布，将数据对象按照不同的属性特征聚集为不同的类，然后结合领域知识对方剂的配伍规律进行分析。
聚类分析的算法有很多种，如基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法等，不同算法在不同领域以及数据集上得到应用。
在方剂配伍规律分析领域，使用较多的事层次聚类方法，也可采用模糊聚类方法建立模糊相似矩阵类分析药物之间的相似度。
模糊聚类方法以模糊数学中的聚类方法为理论基础，通过建立模糊矩阵最终获得聚类结果，其方法简单易行，在处理小数据量上可以收到较好效果。
层次聚类算法可以对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止，具体分为凝聚和分裂两种方法。
该算法简单快捷而且能有效地处理大数据集，但是合并或者分裂点的选择至关重要，直接决定了聚类结果的质量。
采用模糊聚类的研究对象多是古代经典名方，研究内容是具体方剂的组成原则，即方中君臣佐使药物的确定，验证结果的方法是中医方剂的传统理论，此种研究尚处于探索阶段。
而其结果的准确性未被广泛验证，但是该方法对于方剂配伍规律的理解以及配伍规范化具有重要作用。
层次聚类算法的研究对象为治疗某一病症的复方，依据单味药功效进行聚类，获得若干个药物组合类别，结合病的临床症状推断证型和用药，这种研究方法在一定程度上研究了药证与药方之间的关系，并对临床治疗疾病具有指导意义。
2.3分类模式分类模式是根据数据集的特点构造一个分类器，利用分类器对未知的样本赋予类别的一种技术。
分类算法主要有决策树、人工神经网络、贝叶斯网络等。
不同分类方法会产生不同的分类器，分类器的优劣直接影响数据挖掘的效率与准确性。
通过分类模式可以实现多角度的方剂分类和方剂功效的判定。
在方剂的分类模式研究当中，目前常用的分类算法有人工神经网和支持向量机方法。
运用这些方法基于已知的方剂分类标准，可以将大量方剂按照组方药物的功效、性味或归经等众多维度、多角度分成若干类，或判定单个方剂的功效，从而对理解方剂中药与药、药与法、药与证等之间的关系奠定研究基础。
着方面的研究虽然取得某些成果，形成了多个方剂分析系统，但是涉及的训练集仅是治疗某些病症或者一部著作记载的方剂，缺乏选取大量数据对这些系统的分析结果进行验证。
因此分类模式研究方剂配伍规律有待选择多种算法开展深入研究。
2.4研究方法的分析首先，从采取的数据来源看，主要有三类。
一类是以现有的中医文献数据库或者辞典为基础选取治疗某类疾病的方剂作为研究的数据；一类是以某段时期的文献为基础选取治疗某类疾病的方剂作为研究的数据；还有一类是以一些名医的临床治疗处方作为研究数据。
总体来看，方剂文献的来源趋向于多样性，这给方法的有效性和深入性地研究带来了难度。
其次，基于当前的文献研究，可以依据拟解决的问题对前面提到的三种数据挖掘方法的适用范围归类。
关联规则所解决的问题包括：治疗某一病症的用药规律，即药物间的关系；症状间的关系；药和症状的关系；药和证的关系。
聚类分析所解决的问题包括：方剂中药物君臣佐使的配伍关系；治疗某一病或证的基础方法。
分类模式所解决的问题包括：方剂的功效归纳，方剂的属性归纳。
最后，从挖掘对象来看，呈现多样性。
从单味药到一类药；从单个复方剂或治疗某一病症的复方。
其中关联规则挖掘的对象包括治疗某一病症的复方、某一类复方、某一类药等，分类模式挖掘的对象包括某一类方[3]。
3数据挖掘以分类关联规则为例，在分类关联规则挖掘中，支持度和置信度是描述分类关联规则兴趣度的两项重要指标。
支持度反映规则的普遍性，置信度反映规则的可靠性[4]。
若最小支持度阈值取2%，犹豫《伤寒杂病论》中的方剂数量为286首，286×2%＞5，意味着要选择频次大于5 的要不进行分析。
综合仲景标准DB数据库，认为此最小支持度阈值的取值对研究可行。
置信度的公式Confidence(A->B)=P(A∣B)，揭示了A出现时，B是否也会出现或有多大的概率出现。
如果置信度为100%则说明A出现时B必定会出现；如果置信度太低，则说明A的出现于B是否出现关系不大，故最小置信度阈值为50%。
数据挖掘部分结果如表1至3所示。
通过数据挖掘，发现以下规律：按病性归类时，多选用麻黄、桂枝、生姜、大葱等辛热之品来治疗寒证；多选用黄苓与其他补虚或泻火实药配伍来治疗热证；多用茯苓、甘草、附子、白术等来治疗虚证；多用甘草、麻黄、杏仁等药来治疗在表的疾病；病位在里的疾病，如治疗病位在脾胃的疾病则多选用细辛、五味子、半夏、干姜等；治疗病位在胆的则多选用柴胡、黄苓等。
按病势归类时，发现治疗太阳病时一般选用桂枝、生姜、甘草、大枣、大黄；治疗阳明病一般选用黄连、柴胡等；治疗少阳病一般选用桂枝、白芍、大枣、甘草、厚朴等；治疗少阴病一般选川乌、人参、白芍、黄芪等。
综上，得出《伤寒杂病论》中的条文在治疗疾病时。
多根据所治疾病的病性、病位和病势的不同来选择、搭配使用不同药物。
4总结本文分析了数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨，对几种方剂配伍研究中的数据挖掘方法进行详细的分析，也利用数据挖掘技术研究《伤寒杂病论》中的方剂药物配伍规律，通过数学计算的新方法对《伤寒杂病论》中的方剂进行挖掘研究，是未来完善此项课题努力的方向之一。
参考文献：[1]王静，崔蒙.数据挖掘技术在中医方剂学研究中的应用[J].中国中医院信息杂志.2008（15）：103-104[2]崔雷，刘建炜，马敬东等.医学数据挖掘[M].北京：高等教育出版社.2011：4-5[3]张林，梁茂新，宫俊等.基于数据挖掘技术的方剂配伍规律研究述评[J].现代诗生物信息进展.2010（20）：3945-3955[4]林端宜.基于分类关联规则的仲景方剂挖掘研究 [J].福建中医药大学，2008,8（1）：24-26。