TY -非盟的Bi Anqi盟——应朱文昊盟,赵陆PY - 2020 DA - 2020/05/08 TI -快速增强Exemplar-Based集群不完整的脑电图信号SP - 4147807六世- 2020 AB -癫痫的诊断和治疗是一个重要的方向对机器学习和大脑科学。提出了一种针对不完全脑电图信号的快速增强基于范例聚类(FEEC)方法。该算法首先压缩潜在的样本列表，并减少成对的相似性矩阵。FEEC在第一阶段处理最完整的数据，然后将少数不完整的数据扩展到范例列表中。该方法构造了一个新的压缩相似矩阵，大大减小了该矩阵的尺度。最后，FEEC对改进后的目标函数进行优化 α 扩展方法。另一方面，由于这种两两关系，FEEC也提高了该算法的泛化能力。与其他基于样本的聚类模型相比，本文提出的聚类算法的性能通过在两个数据集上的实验得到了全面的验证。SN - 1748-670X UR - https://doi.org/10.1155/2020/4147807 DO - 10.1152 /2020/4147807 JF -计算和数学方法在医学