基于健康医疗大数据的KNN分类算法研究

本文针对KNN算法在处理医疗大数据时存在的不足进行了研究,提出了一种基于域数加权的分层KNN算法。算法根据医学领域的专业知识,构建n层体系结构,在外层分类时有效地降低了分类的无效计算量;同时随着层数加深,文本聚合明显,此时根据近邻域数进行选择性文本加权,有效地提高了分类精度。实验结果表明,该算法在对样本容量大、类别聚合差异性较明显,分类精度要求高的医疗数据进行分类时能取得较好的分类效果。