基于优化后的稀疏k-means算法的心脏健康状况分类 |
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作者姓名: | 杨帆 段瑾瑶 王强 |
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作者单位: | 内蒙古师范大学物理与电子信息学院 ,内蒙古呼和浩特010022;西安交通大学电子与信息工程学院 ,陕西西安710049 |
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摘 要: | 基于稀疏k-means非监督学习的聚类算法,就心律失常、充血性心力衰竭、心肌缺血、突发性心脏死亡及健康心脏电信号进行了分类研究。相比传统k-means算法,非监督学习的聚类算法能将数据从RAM中直接加载并分类,有效节省了分类时间和内存。通过优化稀疏k-means算法中分类输出的迭代方法,构建了有望应用于人体的分类器心脏检测仪。实验表明,经优化的稀疏k-means算法在截取时间为6 s时,处理数据时间短至0.34 s,精确度高达98.52%。并利用Silhouette侧影聚类,对优化后的稀疏k-means算法进行分类校验,验证了算法的有效性,为心脏健康状况实时快速精确监测提供了新思路。
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关 键 词: | 稀疏k-means算法 心脏监测 快速监测 |
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