基于稀疏子空间聚类算法的高维数据聚类研究

针对医疗数据规模大、维度高的问题,由于采用传统的聚类算法对其处理计算复杂度较高,且准确率较低。研究基于稀疏子空间聚类算法设计了一种医疗数据分类方法,并引入了无监督度量学习对分类中的预处理过程进行优化,提出一种结合稀疏子空间聚类算法和无监督度量学习的高维医疗数据分类方法。结果显示,设计方法的平均概率兰德指数为0.85,高于其他算法,设计方法的平均信息变化指数为1.54,低于其他算法,证明其鲁棒性较强。在不同数据集上,设计方法的误分率分别为1.2%和0.9%,证明了其分类精度较高。设计方法在处理高维医疗数据方面具有较高的可靠性,其能够在医疗数据分析领域发挥重要作用,并为精准医疗、疾病预测和诊断提供有力的支持。