基于Spark平台的心电大数据分析处理

摘要：

为有效解决互联网医疗时代海量心电数据的处理问题,在Spark云平台下,提出一种双层并行化的改进遗传K-means聚类算法,用于心电数据挖掘.克服传统K-means算法对初始中心点敏感以及串行聚类算法效率低下等问题,结合Mallat小波变换预处理技术,较好实现海量心电数据中R波的提取.通过对MIT-BIH数据库的读取和分析,其结果表明,该算法比传统遗传K-means算法具有更高的聚类准确度,与串行聚类算法和MapReduce计算模型相比,运行效率也有了较大提升.

关键词：Spark云平台、数据挖掘、心电信号、遗传算法、K均值、小波变换

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：江苏省自然科学基金项目BK20161007

在线出版日期：2018-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：108-114