一种基于MV-NFKC和NF-MCDM框架的框架，通过核聚类方法优化偏头痛药物的选择

《Journal of Pharmaceutical Innovation》：A MV-NFKC AND NF-MCDM Framework for Optimizing Migraine Drug Selection Using Kernel-Based Clustering

多准则决策方法优化偏头痛药物选择研究提出融合多视图核聚类与神经模糊TOPSIS的新方法，通过动态权重调整解决高维数据和非线性决策问题，案例验证显示该方法在可扩展性、灵活性和可解释性上优于传统方法。

　　

摘要

背景

由于药物类别的多样性、患者反应的差异、副作用以及成本因素的影响，偏头痛药物的选择属于多标准决策（MCDM）问题。

目标

本文介绍了一种新的多视图中性模糊核聚类（MV-NFKC）和中性模糊多标准决策（NF-MCDM）方法，以优化偏头痛药物的选择。

方法

为了解决MCDM中的非线性问题和不确定性，并提高药物分类的精度，MV-NFKC结合了多视图学习与基于核的聚类技术。该方法通过动态调整选择标准的权重，实现稳定且公正的药物排序。聚类完成后，NF-MCDM采用基于中性模糊TOPSIS的排序算法，根据各种属性的真实性、不确定性和虚假性值对最有效的药物进行排名。该方法避免了现有中性决策模型的局限性，这些模型依赖专家权重，在处理高维数据时存在困难。

结果

通过一个偏头痛药物选择的案例研究展示了所提出方法的有效性，其中使用Python进行数据预处理、聚类和排序。研究结果表明，该混合框架能够准确识别出最佳药物方案，且在可扩展性、灵活性和可解释性方面优于传统的MCDM技术。

结论

本文通过一种数据驱动的、严谨且可扩展的方法论，为医学决策（DM）提供了优化药物选择的途径，从而为更精确和具体的治疗建议奠定了基础。