主成分分析法结合马氏距离判别法在类风湿性关节炎中医证候诊断中的应用

资 源 简 介

主成分分析法结合马氏距离判别法在类风湿性关节炎中医证候诊断中的应用

详 情 说 明

在类风湿性关节炎的中医证候诊断研究中，主成分分析法（PCA）与马氏距离判别法的结合提供了一种高效的数据处理与分类途径。

中医证候诊断通常涉及多维症状指标，主成分分析法通过线性变换将高维数据降维，提取出反映证候特征的关键主成分。这种降维处理不仅减少了数据冗余，还能突出核心辨证要素，例如将关节肿痛、晨僵、舌象等指标转化为少数几个具有明确解释性的综合变量。

马氏距离判别法则在此基础上发挥作用。与传统欧氏距离不同，马氏距离考虑了变量之间的协方差结构，特别适用于中医证候数据中存在的相关性（如寒热症状的相互影响）。通过计算待测样本与各证候类中心（如湿热痹阻证、寒湿痹阻证）的马氏距离，可判断其所属证候类别，且对数据尺度差异具有天然适应性。

该方法的优势在于：1）通过PCA解决中医"维度灾难"问题，避免主观赋权偏差；2）利用马氏距离克服指标相关性带来的误判风险；3）为中医证候的客观化、标准化诊断提供可量化的数学模型。实际应用中需注意样本量要求，建议配合交叉验证确保模型稳健性。