【摘 要】
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心脏心律失常数据集的心电图(ECG)数据往往存在各心律失常类型下样本数量不平衡问题.针对此问题,提出了一种新的模式识别分类方法,即改进的基于核的差重建的加权k-近邻分类器
【机 构】
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中国海洋大学计算中心,中国海洋大学信息学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,中国海洋大学教育技术系
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(ZR2017MF051);教育部人文社科基金资助项目(18YJCZH103)
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心脏心律失常数据集的心电图(ECG)数据往往存在各心律失常类型下样本数量不平衡问题.针对此问题,提出了一种新的模式识别分类方法,即改进的基于核的差重建的加权k-近邻分类器(modified kernel difference-weighted k-nearest neighbor classifier, MKDF-WKNN),通过引入修正因子对含样本数较多的类别进行权值抑制,对含样本数较少的类别进行权值的加大,并使用UCI心脏心律失常数据集对ECG数据进行分类.实验结果表明,提出的算法和其他一些基于KNN
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