基于K-means聚类分析算法的2型糖尿病动态血糖监测数据分析
作者:
韦哲
[1,2] ;
吕克难
[1,2] ;
王能才
[1]
关键字:
摘要:
目的:探讨分析基于K-means聚类分析算法的2型糖尿病动态血糖监测数据,以解决动态血糖测量仪所测数据中的噪声和干扰信号问题,得到适用于灰色关联度分析法的实验数据。方法:引入K-means聚类分析算法处理和分析由动态血糖仪测得的糖尿病患者60 min血糖值的数据,去除误差较大的数据点,使平均数值更加可靠。结果:K-means聚类分析算法对生成所需的、无干扰地对患者60 min内间隔5 min的血糖值实验数据进行处理,并与采用K-means分析算法处理之前的数据进行对比。结论:K-means聚类分析法能够有效去除干扰和噪声信号,获得高质量的实验数据,有利于对动态血糖监测数据进行处理和分析。