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孔明灯 (Lantern) 3.4使用指南 ;下载安装Java: /technetwork/java/javase/downloads/index.html
孔明灯下载地址:
http://www.cse.ust.hk/~lzhang/tcm/resource.html
未来更新会放在同一地址
解压
点击Lantern-3.4运行;系统语言选择及使用指南;
隐树分析
模型显示
模型诠释
综合聚类
辨证规则;孔明灯支持的数据格式有:
逗号分隔的 CSV 格式 (.csv)
Weka ARFF 格式 (.arff) 及其压缩格式 (.arff.gz)
Excel数据处理
缺值用空格或“?”表示
另存为逗号分隔的 CSV 格式 (.csv)
;“分析”=“隐树模型学习”
调用数据
Sample-data.csv
52 症状变量,499条数据
选择算法
;BI 快, 但模型质量不如 EAST
Sample-data
BI: 适合初步分析
5分钟 , BIC: -10,671.4
EAST: 适合正式分析
90 分钟 , BIC: -10,645.99
LCM: 获得隐类模型,只有一个隐变量。
分析结束,储存模型
;参数学习:
给定模型,确定参数
模型评价
计算模型的分值
;
隐树分析
模型显示
模型诠释
综合聚类
辨证规则;打开模型
初步模型图
“工具”-“陈列单根图...”
“编辑”菜单
节点选择,对齐,分布,节点显示格式
“视图”菜单
显示互信息与边的方向
“文件”菜单
输出模型结构 (.png 或 .eps格式)
;
隐树分析
模型显示
模型诠释
综合聚类
辨证规则;目的: 计算关于隐变量的各种信息,帮助用户把握其统计学含义
“分析”-“模型诠释...”
点击新建按钮
直连分析:只考虑与隐变量其直接连接的显变量
泛连分析:考虑所有显变量 (这里不用)
诠释结果可储存;红色曲线:各显变量与 Y11 的两两互信息或者相关度的大小
蓝色曲线: 累积互信息的高低
左侧的纵轴是互信息的绝对值,而右侧的纵轴则是信息覆盖度的大小
截 取前 6 个显变量,累积信息覆盖度达到95%,其余可不考虑
;Y11把数据分为2个类
类Y11=s0占总数 82%
类Y11=s1占总数 18%
显变量s1例为症状出现概率。
表可拷贝
鼠标左键 选择,ctrl+c;Y10=s1中 心悸、胸闷出现高率高
Y10揭示心悸、胸闷的概率同现 (统计学意义)
什么证候可以导致心悸、胸闷同时出现?
气滞 (中医学意义)
;如隐变量不与显变量直接相连,则不用对其进行诠释
(直连分析会使用其子树中的所有显变量);
隐树分析
模型显示
模型诠释
综合聚类
辨证规则;Ctrl +鼠标左键 选择隐变量
点击“分析”-- “综合聚类”
结果:综合聚类模型
;改动综合隐变量名称
鼠标右键-节点属性;综合聚类应运行多次 (建议5次)
如果结果不一致,需调高参数,每次成倍增长;用泛连分析:因为要确定Z1与所有显变量的关系;综合聚类模型诠释;
隐树分析
模型显示
模型诠释
综合聚类
辨证规则;选择隐变量
鼠标右键选择 “辨证规则”
;辨证规则结果;辨证规则简化;拖鼠标右键选择 + ctrl C
副作用:拷贝之症状变量被剔除
;对比类有多种选择;???助信息刻画对比类;辅助信息刻画对比类
模型诠释给出所有类信息,
排在最前的是对分辨所有类最有用得症状,
而不是对分辨对比类最有用得症状
;
大致介绍 孔明灯3.4 的使用
软件自带使用指南有更详尽内容
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