基于改进K均值聚类及其距离修正的睡眠分期方法

摘要：

针对原始K均值聚类算法的局限性,设计了一种改进的K均值聚类算法,结合不同睡眠阶段的特性,实现睡眠阶段的自动分期.首先,针对原始K均值选取初始聚类中心的随机性,基于密度和距离两项指标来选取初始聚类中心,使得初始聚类中心的选择更加合理,从而提高算法的稳定性;其次,选用高斯核函数作为聚类中心更新时的权值,减少离群点对中心的影响;然后,根据不同睡眠状态的特征,设计了分步聚类处理方式;最后,定义了距离修正系数对K均值聚类的结果加以修正,使其聚类结果更符合实际睡眠状态变化规律.将改进算法分别在来自不同数据集的睡眠数据上进行了测试,比原始K均值聚类有显著提升,且更贴近人工判读,能够为睡眠状态分析提供可行的辅助判读方式.

关键词：K均值聚类、睡眠分期、距离修正、脑电信号、分步聚类处理

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;上海市自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：269-273