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半失能老人远程健康监测大数据缺失处理
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作者 王泽荣 蔡延光 《电子技术与软件工程》 2023年第3期204-207,共4页
本文对传统蚂蚁聚类算法易出现早熟和收敛速度慢的问题,提出了基于改进K-means蚂蚁聚类算法,并将优化后的聚类算法与优化填充策略结合,对半失能老人远程健康监测缺失数据进行填充。仿真结果说明:改进K-means蚂蚁聚类算法的分类精度有所... 本文对传统蚂蚁聚类算法易出现早熟和收敛速度慢的问题,提出了基于改进K-means蚂蚁聚类算法,并将优化后的聚类算法与优化填充策略结合,对半失能老人远程健康监测缺失数据进行填充。仿真结果说明:改进K-means蚂蚁聚类算法的分类精度有所提高,基于改进K-means蚂蚁聚类的缺失数据填充算法的填充效果有所改善,可以有效填充半失能老人远程健康监测的缺失数据。 展开更多
关键词 优化蚂蚁算法 缺失数据 聚类填充 EM填充
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