21、基于CFBA算法的IoMT医疗数据聚类应用与实现

基于CFBA算法的IoMT医疗数据聚类应用与实现

1. 数据聚类与IoMT发展

1.1 IoMT数据特性与挑战

IoMT（医疗物联网）通过可穿戴医疗设备和其他无线连接设备收集大量医疗数据，如心率、呼吸率、血压等。这些数据量巨大，常被称为大数据，传统的数据处理算法和应用难以处理。从这些大数据中获取与患者分析信息相关的重要模式是一个重要问题，同时还需要大量的数据库集群和补充资源来存储这些医疗大数据。

1.2 数据聚类的作用

数据聚类在IoMT数据计划中具有重要意义。它能触发无监督学习并提供统计分析，可用于疾病分类和市场研究中的客户分类。通过考虑不同的模型，如基于连通性（层次聚类）、基于质心（K - 均值）、基于分布（期望最大化算法）和基于密度（基于密度的空间聚类算法）等，数据聚类可以从提供的数据集中挖掘信息。

聚类将数据点分隔成不同的簇，使相似簇内的数据点之间的差距尽可能小，而不同簇的数据点之间的距离尽可能大。医学研究人员和数据科学家可以通过对医疗大数据的聚类分析，获得关于疾病的广泛分布和临床表型。聚类结果不仅有助于更好地诊断疾病，还能通过获得的信息治疗患者，这些细节也有助于研究疾病的病因，从而促进医疗服务的扩展。

1.3 选择聚类算法的考虑因素

在为IoMT选择聚类算法时，需要考虑以下特征：
1. 输入/输出行为 ：了解算法如何处理输入数据并产生输出。
2. 聚类函数 ：如链接、均值、中位数、比率切割和归一化切割等。
3. 聚类函数需满足的属性 ：如