中医脉象聚类方法

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本文研究中医脉象的聚类方法。首先,预处理采集得到脉博图象,提取一个周期的脉象来表达整个脉博图象,并提出基于特征点和稀疏编码的脉象特征提取方法。然后,通过观察主成分分析的可视化结果,估计出最小聚类数,并合理设置最大聚类数。在此基础上,应用K-均值、K-中心、高斯混合模型、谱聚类、核K-均值和自组织映射等六个聚类算法产生多个候选聚类解,并设定Calinski-Harabasz,C-Index,Dunn’s,Davies-Bouldin,Ray-Turi,Silhouette,SD Validity,Wemmert-Ga Karaski和Xie-Beni等九个聚类评价指标,给出应用理想点逼迫法来求解一个多目标决策问题的方案,进而得到11-均值最优聚类。该最优聚类结果可进一步聚合为健康和不健康两类,为健康辨识奠定基础。
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