用于动态心电图波形分类改进的K近邻算法研究

摘要

针对动态心电图波形数据量大且具有明显个体差异性的特点,提出了一种改进的K近邻分类算法,用于动态心电图波形分类.该算法首先将实例间的度量改为曼哈顿距离(City Block Distance),然后引入高斯核函数,将K近邻算法改进为非线性分类算法,以达到分类动态心电图波形的目的.实验结果表明,该算法在对动态心电图波形进行分类时,分类精度在90%以上.