【摘 要】
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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
【机 构】
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内蒙古师范大学物理与电子信息学院,西安交通大学电子与信息工程学院
【出 处】
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内蒙古师范大学学报:自然科学汉文版
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61461042)
论文部分内容阅读
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
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