%0 Journal Article
%T 基于聚类分析的心电节拍分类算法
%A 鄢羽
%A 孙成
%J 计算机应用
%D 2014
%X ？为提高计算机辅助心电节拍分类算法的准确率和普适性，提出一种基于聚类分析的心电节拍分类算法，该算法利用心电节拍个体内差异性较小的特性，采用两级聚类分析、抽样代表性心电节拍的方法，结合心电医师的辅助诊断，实现对心电节拍的准确分类。为了验证算法的准确性，采用国际公认的标准数据库——mit-bih心律失常数据库,aami/ansi标准规定的心电节拍分类方法及准确率的计算方法进行仿真实验，最终总体分类准确率达到99.07%。与kiranyaz等(kiranyazs,incet,pulkkinenj,etal.personalizedlong-termecgclassification:asystematicapproach［j］.expertsystemswithapplications,2011,38(4):3220-3226.)的心电节拍分类算法相比，该算法无需进行设定的训练，且s类心电节拍分类灵敏度由40.15%提高到89.82%，显著提高了分类算法的普适性。
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract17399.shtml