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数字化经络仪、中医健康量表和四诊仪是中医临床常用辅助诊断工具，数据分布不均衡、同一个病例具有多个诊断标记是临床数据常见现象。本文以亚健康数据为例探索针对不均衡数据的机器学习分类方法；以肾脏疾病为例研究综合3 种辅助诊断工具的混合分类模型；以心血管病、血脂异常疾病、尿酸升高类疾病为例，探索多标记数据分类方法。实验均取得良好分类效果，同时所选择特征符合医学理论，具有临床指导意义。