[目的]利用聚类分析和关联规则的数据挖掘技术分析古代痹证医案处方用药规律；本课题采用数据挖掘技术开展医案研究,为中医医案整理分析及名老中医经验挖掘研究提供方法学指导。[方法]本文收集古代医家230首痹证医案初诊处方,采用频数统计分析和聚类分析、关联规则等数据挖掘方法,利用SPSS统计软件和Weka数据挖掘软件对处方用药进行了挖掘分析,探讨古代医家痹证医案中的处方用药规律。[结果]药物频数统计分析发现古代痹证医案处方用药以祛风湿药、补虚药为主,其次为解表药、清热药和活血化瘀药,使用次数较多的药物有当归、桂枝、桑枝、秦艽、薏苡仁、茯苓、牛膝、防己、独活、甘草、白术、白芍、木瓜、防风、羌活、海桐皮、姜黄等。对60位高频药物进行聚类分析得到5个聚类组,分别针对湿热、湿浊、气血亏虚、血热、肝肾虚等病机病理因素。药物关联规则分析得到痹证医案处方中常见的药对药组,主要以祛风除湿、清热祛风、除湿祛风、散寒祛风、益气养血、补益肝肾、养血祛风、活血化瘀、舒筋活络等为主。统计叶天士痹证医案处方药物频次,选取频次≥3次的药物为自变量对叶氏处方进行聚类分析,得到3个聚类组,体现了叶氏宣通湿热、养血祛风、益气祛风等治法,但也表现出不能全面深入反映其用药规律的不足。[结论]数据挖掘方法适用于中医医案研究,能够以量化的方式证实明晰中医理论；通过数据挖掘方法,挖掘出痹证医案常用药物、药对及药物组合,并从中反测病机治法,为临床提供依据,也为进一步研究提供线索。数据挖掘技术尚有局限性,基于领域知识驱动和结合研究型传承能够更好的开展医案数据挖掘研究及名老中医经验挖掘研究。