计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (7): 223-225.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.07.068
孟 娜,王 冰
MENG Na,WANG Bing
摘要: 提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的K近邻(K Nearest Neighbor,KNN)分类原理,并将其应用于胎心率与宫缩描记图分类。主要思想是:对训练样本和测试样本进行降维,并对降维后的测试样本使用KNN分类技术分类。选择2 120组胎心率与宫缩描记图数据,使用该方法进行分类测试。实验结果表明,使用该类模型,分类结果稳定,分类准确率高,并且能够降低高维空间搜索K近邻的复杂性,减轻计算负担。
中图分类号: