基于多核学习的电子病历多视图聚类研究及应用

电子病历的分析和应用是智慧医疗领域研究的热点,提出一种基于多核学习的电子病历多视图聚类模型,对多核学习挖掘电子病历的非线性相关信息和高阶相关性信息、利用谱聚类对融合的核矩阵(相似性矩阵)进行聚类研究,得到多视图数据空间的聚类结果。实验结果表明,该方法能快速准确地对电子病历中的信息进行聚类,在性能指标上优于其它方法。