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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
被引量：
1
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作者
曹国超
郑刚
《天津理工大学学报》
2009年第5期42-45,共4页
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...
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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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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职称材料
题名
用于心电波形度量及适于K近邻方法的核函数的选择
被引量：
1
1
作者
曹国超
郑刚
机构
天津理工大学计算机与通信工程学院
出处
《天津理工大学学报》
2009年第5期42-45,共4页
基金
天津市高等高校科技发展基金(20061009)
文摘
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.
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
Keywords
hoher
classification
KNN
kernel function
gaussian kernel Function
spline kernel function
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
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1
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
《天津理工大学学报》
2009
1
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