objective：这是在爬虫基础之上，将爬取的数据进行清洗（预处理）、计算相关性、聚类和关联规则
环境：python3.5 + pandas
样本数据：classical.csv
1.preprocess.py 负责对样本数据进行处理，具体参见注释，最后输出包括药物的集合和频率等文件保存到本地
2.relatives.py 根据上述保存的药物频率，计算由复杂系统熵构造的相似度（本质为互信息），并由此构建亲友团
（注：亲友团的概念为与某一药物相似度降序排位靠前的组合，例如针对药物a，降序排列相似度得出b,c,d,e，若亲友团个数设为2，则a的亲友团为b,c）
3.cluster.py互为亲友团的药物我们称之为强相关组合，由此构建最大的强相关组合
4.validate.py计算敏感性作为验证模型的有效性的标准
apriori.py和hier.py负责构建关联规则和层次聚类；
utils.py为工具类