[发明专利]一种基于显著点自适应等度量映射流形的癫痫数据降维的聚类可视化方法在审
| 申请号： | 202011364819.8 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112418338A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 段立娟;连召洋;乔元华;陈军成;苗军;张文博 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于显著点自适应等度量映射流形的癫痫数据降维的聚类可视化方法，用于分析癫痫病人不同时期的演化规律，具体包括以下内容：选择癫痫病人的脑电数据集；设置显著点自适应等度量映射流形的各种初始参数；构建脑电样本的邻域图；选择显著脑电样本点，并计算从显著样本点到所有样本点之间的最短路径；分段线性自适应调节机制更新距离矩阵；计算低维嵌入坐标；自适应优化嵌入坐标；2维和3维聚类可视化分析。本发明可视化效果明显，有很好的聚类表现。本发明可以辅助专业的医务员标注数据，并且方便医务人员及交叉领域人员分析导致癫痫病人的脑电在不同时期产生这种聚类规律的内在病理缘由。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 显著 自适应 度量 映射 流形 癫痫 数据 可视化 方法 | ||
【主权项】：
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