基于健康医疗大数据的KNN分类算法研究 |
| |
引用本文: | 耿丽娟.基于健康医疗大数据的KNN分类算法研究[J].通讯世界,2017(20):265-266. |
| |
作者姓名: | 耿丽娟 |
| |
作者单位: | 南京医科大学康达学院,江苏连云港,222000 |
| |
基金项目: | 南京医科大学康达学院2015年度科研发展基金(KD2015KYJJYB005) |
| |
摘 要: | 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.
|
关 键 词: | 医疗大数据 KNN 分层 域数加权 |
本文献已被 万方数据 等数据库收录! |
|