【摘 要】
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为有效解决互联网医疗时代海量心电数据的处理问题,在Spark云平台下,提出一种双层并行化的改进遗传K-means聚类算法,用于心电数据挖掘。克服传统K-means算法对初始中心点敏感
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20161007)
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为有效解决互联网医疗时代海量心电数据的处理问题,在Spark云平台下,提出一种双层并行化的改进遗传K-means聚类算法,用于心电数据挖掘。克服传统K-means算法对初始中心点敏感以及串行聚类算法效率低下等问题,结合Mallat小波变换预处理技术,较好实现海量心电数据中R波的提取。通过对MIT-BIH数据库的读取和分析,其结果表明,该算法比传统遗传K-means算法具有更高的聚类准确度,与串行聚类算法和Map Reduce计算模型相比,运行效率也有了较大提升。
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