半失能老人远程健康监测大数据缺失处理

王泽荣; 蔡延光

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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。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2023年第3期|204-207|共4页
作者
王泽荣; 蔡延光;
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作者单位

广东工业大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
优化蚂蚁聚类算法; 缺失数据; 聚类填充; EM填充;

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