用于心电波形度量及适于K近邻方法的核函数的选择

曹国超; 郑刚

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用于心电波形度量及适于K近邻方法的核函数的选择

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本文将机器学习中K近邻(KNN)方法应用于动态心电图波形分类模型的建立.但KNN算法属于线性分类.因此引入了核函数的概念,将波形数据间的线性差异转化为非线性.本文主要对常见的核函数中的高斯核函数.四次样条核函数及改进的复合四次样条核函数进行了比较,实验结果显示,3种方法在一定程度上都提高了分类准确度.

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来源
《天津理工大学学报》 |2009年第5期|42-45|共4页
作者
曹国超; 郑刚;
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作者单位

天津理工大学计算机与通信工程学院,天津300384;

天津理工大学计算机与通信工程学院,天津300384;

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正文语种 chi
中图分类程序设计;
关键词
动态心电图; 分类; KNN; 高斯核函数; 样条核函数; 复合样条核函数;

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