孔明灯(Lantern)3.4使用指南课件.pptx

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1、孔明灯 (Lantern) 3.4使用指南,下载安装Java： http:/,下载与安装,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,基本功能,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),隐树分析：数据准备,“分析”=“隐树模型学习”调用数据Sample-data.csv52 症状变量，499条数据选择算法,隐树分析,BI 快， 但模型质量不如 EASTSample-dataBI: 适合初步分析

2、 5分钟 ， BIC: -10,671.4EAST: 适合正式分析 90 分钟 ， BIC: -10,645.99LCM: 获得隐类模型，只有一个隐变量。分析结束，储存模型,隐树分析：算法,参数学习：给定模型，确定参数模型评价计算模型的分值,“分析”菜单,隐树分析模型显示模型诠释综合聚类辨证规则,基本功能,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),模型显示和排版,隐树分析模型显示模型诠释综合聚类辨证规则,基本功能,目的： 计算关于隐变量的各种信息，帮助用户

3、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,模型诠释,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,信息曲线,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,类概率分布表,Y10=s1中 心悸、胸闷出现高率高Y10揭示心悸、胸闷的

4、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）,诠释 （研究者）,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）,注意,隐树分析模型显示模型诠释综合聚类辨证规则,基本功能,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,综合聚类,改动综合隐变量名称鼠标右键-节点属性,综合聚类模型,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,综合聚类：参数设置,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,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,基本功能,选择隐变量 鼠标右键选择 “辨证规则”,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,辨证规则拷贝,对比类有多种选择,多值综合隐变量,辅助信息刻画对比类,多值综合隐变量,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,多值综合隐变量,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,总结,