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基于ARMA模型的心电聚类算法被引量：4: 2012年; 对心电信号(ECG)这种高维的时间序列进行聚类,最重要的方面之一即进行特征提取。本研究提出利用自回归和移动平均(ARMA)模型拟合ECG信号,以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类。但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率,所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类中的贡献率作为其权值,对每维数据加权后重新进行聚类。以MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心率(NSR)和心室早期收缩(PVC)样本数据进行聚类分析,结果表明利用改进后的方法进行聚类的准确度达到93.10%,从而证明了所提方法的有效性。; 毛雪岷张婷婷蔡传晰李琼; 关键词：聚类 ARMA模型特征提取 ECG信号

基于医学数据降维方法比较研究: 随着信息和网络技术的高速发展，各行各业都出现了大量的高维数据，比如：医学数据、文本数据、网络数据及金融数据等。在高维数据给人们带来“维数福音”的同时也带来了“维数灾难”，因此，如何将高维数据在低维空间中进行表示，并发现其...; 蔡传晰; 关键词：医学数据降维方法

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蔡传晰