中国传统医学拥有悠久的历史，是我国优秀文化的瑰宝和科学发展的结晶。方剂学在中医药理论中占有重要的地位，方剂是中医药理论中理、法、方、药的一个重要组成部分，是中医治疗中必要的手段，中药配伍能使中药相互依赖、增强疗效、相互制约、减轻毒副作用，其配伍规律具有深刻的科学含义。中药根据其药性、药味、归经、功效，探索配伍规律，达到药效的合理组合是方剂学研究的重要问题。　　 近年来，随着中医药信息化进程的加速，大批中医药专业数据库相继建成，为方剂的现代化研究提供了基础。本文研究的中医药数据主要来自中医经验方数据库。本文利用数据挖掘技术对中医药经验方数据进行挖据，分析中医经验方药物配伍、临床症状关联、中药分类规律，为方剂药物应用研究提供帮助。　　 本文具体工作主要包括以下几点:　　 1、理论研究。研究了数据挖掘的相关理论知识，查阅了中医药领域中数据挖掘技术近年来的研究成果，介绍了数据挖掘的基本任务、过程和常用技术，着重研究了聚类分析和关联规则算法。　　 2、原始数据的采集及整理。分析中医数据的特点，建立了标准词表对中医药数据进行了切分、提取与规范。　　 3、研究聚类分析，使用k-均值算法和最大期望算法，对中药性味及功效做聚类，分析中药分类规律。　　 4、研究关联规则，使用经典的关联规则算法对经验方中药、症状间的关系进行挖掘，并在此基础上探讨了双支持度关联规则和正相关性关联规则。　　 5、构建经验方挖掘系统，能够方便管理中医药数据，实现基于方剂、中药的数据挖掘。　　 通过研究，得到的中药分类、中药配伍、症状关联等结果与已有中医药理论吻合率较高，研究方法具有一定的可行性，可为学习、研究中医药知识的人员提供相关的信息参考。