39、物联网医疗技术：从学习算法到使能技术的全面解析

物联网医疗技术：从学习算法到使能技术的全面解析

1. 医疗系统中的学习技术

1.1 DBSCAN 聚类算法

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，用于处理带有噪声的应用数据。在该算法中，数据点可分为核心点、边界点和噪声点。核心点位于数据密集区域，边界点可从核心点直接到达，而噪声点不属于任何聚类。

算法步骤如下：
1. 从数据集中随机选择一个未被分类的数据点 q。
2. 计算该点的 eps - 邻域，检查其 MinPts 条件。若满足条件，则 q 被视为核心点。
3. 将 q 的 eps - 邻域内所有直接可达的点纳入同一聚类。
4. 扩展该聚类，覆盖所有密度可达的点。
5. 随机选择下一个未分类的数据点，重复上述步骤，直到所有点都被分类或处理。

DBSCAN 算法的优点是能够有效处理噪声点，识别任意形状的聚类。然而，当聚类的密度差异较大时，该算法的效果不佳。为了提高系统效率，有研究将高斯方法与 DBSCAN 聚类相结合，通过适当调整 MinPts 和 eps 参数，在未知活动数量的情况下，该系统对日常生活活动的识别准确率可达约 90%。

1.2 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种包含两个或更多隐藏层的多层神经网络。隐藏层主要执行卷积和池化两种功能。卷积滤波器可用于解决复杂问题并生成特征图，通过卷积操作可以从输入数据中提取多个特征。但过多的特征可能导致过拟合问题，因此