半失能老人远程健康监测大数据缺失处理

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摘要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。

作者王泽荣蔡延光

机构地区广东工业大学自动化学院

出处《电子技术与软件工程》 2023年第3期204-207,共4页 ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

关键词优化蚂蚁聚类算法缺失数据聚类填充 EM填充

分类号 D669.6 [政治法律—政治学] TP311.13 [政治法律—中外政治制度]

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