17、医疗数据聚类与云计算认证授权技术探索

医疗数据聚类与云计算认证授权技术探索

1. 医疗数据聚类分析

在医疗数据处理中，算法能够对需要关注的患者实时流数据进行聚类。通过特定算法，可在平方误差和为 144.62 的范围内完成聚类，并且使用无人机收集的数据聚类效果比传统拖网式收集数据更有效。

为了比较不同聚类算法的效果，对人群的流数据进行分割后，基于对患者的预测情况进行评估。具体使用了基于密度、层次和 K - 均值三种聚类算法对患者体温数据进行分析。正常体温为 38°C，平均体温有高有低。层次聚类方法会将低温患者全部视为“需要关注”，因此重点比较基于密度和 K - 均值聚类算法。

算法类型	平均体温聚类准确性	高温患者预测准确性
基于密度聚类	相对 K - 均值较差	62%
K - 均值聚类	更准确，仅少数患者“需要关注”	69%

从结果可以明显看出，使用 K - 均值聚类算法结合无人机实时流数据，能以较高的数据拖网率减少数据冗余。以下是聚类过程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[收集患者数据] --> B[数据分割]
    B --> C{选择聚类算法}