中药指纹图谱的数据挖掘，即通过分析和提取图谱特征信息，揭示中药物种的遗传特性和多种变异性因素影响下的“模糊性”。这一过程利用模糊数学、统计学和计算机技术，旨在从庞大的中药指纹图谱信息库中发现潜在的、有价值且可理解的模式。这项技术对于评价中药质量、探究中药的定量组效关系（QCAR）具有重要意义，包括三个主要步骤：
首先，中药指纹图谱的信息化涉及数据获取和数字化，通过选择合适的分析方法（如色谱或光谱）确定操作条件，对样品进行测试以获取指纹图谱，然后将这些图形转化为数字特征。
其次，知识化过程包括对数字化指纹图谱的解读、比较和判断，以及与化学和药效信息的相关性研究。例如，聚类分析通过计算样品间的相似度，将它们分组，评估中药样品间的稳定性；模糊聚类分析则使用多种相似度计算方法形成等价关系矩阵。
模式判别则是基于标准样本模式，通过分析未知样本的“隶属度”来鉴定其真伪和质量。关联度分析则关注中药指纹图谱与药效之间的关联性，以全面评估药品质量。
人工神经网络的应用在中药研究中日益普遍，其自组织性和容错性使其在指纹图谱分析中发挥重要作用。此外，峰重叠法、夹角法、决策树等方法也参与到指纹图谱知识化的进程中，尤其是通过建立智能数据库，实现对整个生产过程和研究中的多维度信息的高效处理。
总的来说，中药指纹图谱的数据挖掘是一个综合运用多种技术手段，旨在揭示和利用中药特性，提升中药质量和研究效果的关键步骤。通过这些方法，我们可以更好地理解和控制中药的复杂性，为中药研究和质量管理提供有力支持。
中药指纹图谱是指某些中药材或中药制剂经适当处理后，采用一定的分析手段，得到的能够标示其化学特征的色谱图或光谱图。 中药指纹图谱是一种综合的，可量化的鉴定手段，它是建立在中药化学成分系统研究的基础上，主要用于评价中药材以及中药制剂半成品质量的真实性、优良性和稳定性。“整体性”和“模糊性”为其显著特点。