| 用于心电波形度量及适于K近邻方法的核函数的选择 |
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| 引用本文： | 曹国超,郑刚.用于心电波形度量及适于K近邻方法的核函数的选择[J].天津理工大学学报,2009,25(5):42-45. |
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| 作者姓名： | 曹国超 郑刚 |
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| 作者单位： | 天津理工大学计算机与通信工程学院,天津,300384 |
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| 基金项目： | 天津市高等高校科技发展基金 |
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| 摘 要： | 本文将机器学习中K近邻（KNN）方法应用于动态心电图波形分类模型的建立．但KNN算法属于线性分类．因此引入了核函数的概念，将波形数据间的线性差异转化为非线性．本文主要对常见的核函数中的高斯核函数，四次样条核函数及改进的复合四次样条核函数进行了比较，实验结果显示，3种方法在一定程度上都提高了分类准确度．
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| 关 键 词： | 动态心电图 分类 KNN 高斯核函数 样条核函数 复合样条核函数 |
Study on choosing kernel function for KNN in holter waveform measurement |
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| CAO Guo-chao,ZHENG Gang.Study on choosing kernel function for KNN in holter waveform measurement[J].Journal of Tianjin University of Technology,2009,25(5):42-45. |
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| Authors: | CAO Guo-chao ZHENG Gang |
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| Keywords: | KNN |
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