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申请/专利权人：浙江一山智慧医疗研究有限公司
摘要：本申请提出了一种医疗患者相似度聚类分析方法、系统及应用，获取多个医疗患者相关于聚类目标的多维度医疗数据，利用多维缩放算法将多维度医疗数据降低为低维空间的数据，且以多维缩放矩阵中的每一矩阵元素对应一个医疗患者，每个医疗患者的位置代表其多维度医疗数据的的一种“压缩”表达，随后吸引排斥优化算法对多维缩放矩阵进行优化处理，以模拟医疗患者之间的吸引和排斥来调整每一医疗患者的位置，从而得到医疗患者位置的最优配置，以聚类相似的医疗群体并远离不相似的医疗患者，以通过医疗数据准确地聚类相似医疗患者。
主权项：1.一种医疗患者相似度聚类分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个医疗患者的相关于聚类目标的多维度医疗数据；基于所有医疗患者的多维度医疗数据构建多维缩放矩阵，其中多维缩放矩阵的矩阵元素表示每一医疗患者在设定的低维度空间中的位置；以多维缩放矩阵中的每一医疗患者的位置作为候选解，根据吸引排斥优化规则迭代更新候选解直到满足迭代条件，取多次迭代的候选解中的最优解作为医疗患者相似度聚类结果；其中若每次迭代产生的新的候选解的综合适应指标小于前序候选解的综合适应指标，则以新的候选解更新为最优解，综合适应指标通过当前候选解的适应度值方差和适应度平均差异加权计算得到；其中吸引排斥优化规则为根据吸引排斥向量、最优解微调向量以及本地搜索向量迭代当前候选解得到新的候选解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江一山智慧医疗研究有限公司 医疗患者相似度聚类分析方法、系统及应用
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