《表1 各省中医药项目插补数据集》

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《中医药项目拉普拉斯特征映射综合评估》

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注：a插补数据。

基于LE算法的中医药项目综合评估处理步骤如图1所示：（1）将原始数据进行编号。由于保密性，省份、项目进行编码，实现数据脱敏。将全国31个省份按照依次编号，将6个中医药项目按依次编号（见表1），表中数值项代表的是省份的项目专家评分的初始值。（2）对编号后的数据进行填补。经过初步整理分析，数据缺失率是8.6%，项目1、3均无缺失，项目3由于有加分项均值偏大，故而分别对项目2、4、5、6采用多重填补法。本文采用马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，MCMC)[6]进行填补，得到20个完整数据集，将20个完整数据集按依次编号（见表1）。（3）将插补后的数据进行处理，一张表对应一列数。将步骤2中的20个完整数据集采用LE算法进行数据处理，得到相对应的20组结果集（见表2）。（4）求结果集的均值D。将步骤3中得到的20组结果集累加求和，进一步得到算术平均数D。（5）求每个省份中医药项目专家评估初始化数据的均值I。将中医药项目专家评估初始化数据（即表1中不包含插补数据）累加求和，然后根据每个省份中医药项目缺失率分配权值求取均值。（6）求综合评估排名。根据公式R=I-D（优于其他公式的计算结果）所得结果能反映全国各省中医药项目的综合评估情况，其中R是全国各省中医药项目的综合评估值，再对数据集R进行排序，则得到全国各省中医药项目的综合评估排名。