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提出了基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的K近邻（KNearest Neighbor，KNN）分类原理，并将其应用于胎心率与宫缩描记图分类。主要思想是：对训练样本和测试样本进行降维，并对降维后的测试样本使用KNN分类技术分类。选择2120组胎心率与宫缩描记图数据，使用该方法进行分类测试。实验结果表明，使用该类模型，分类结果稳定，分类准确率高，并且能够降低高维空间搜索K近邻的复杂性，减轻计算负担。