《表8 改进算法的混淆矩阵》

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《基于改进K均值聚类及其距离修正的睡眠分期方法》

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表8给出了混淆矩阵。从混淆矩阵中看出，相对于其他睡眠阶段，S1期的分类准确率较低，较易和W期、S2期以及REM期相互混淆。在不同睡眠阶段的脑电信号特点中，W、S1以及REM期的特征分布有着许多的相似性。而对于S2期来说，S1期睡眠结束后就转化为S2期，在两个相邻阶段的相互转换的时期，特征较为相似。这些是造成S1期和S2期相混淆的主要原因。而对于REM期来说，低波幅混合频率脑电波表现为低电压的θ波和低频的α波，而σ波和β波也都表现较为明显，使得REM期易与S1期混合。此外，受试者4和5为接受治疗的睡眠患者，深睡眠状态较少，会不可避免地出现相对较多的S1与W的相互混淆，如表6所给出准确率也略低于前三位健康受试者，然而改进后的算法在整体的聚类效果上仍有所提升。