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针对多发于老龄人群的帕金森病(PD)的早期智能化诊断的问题,提出基于医疗检测文本信息数据的聚类技术来对PD进行分析预测。首先,对原始数据集进行预处理以获取有效特征信息,并通过主成分分析(PCA)方法将原始特征分别降维到8个不同维度的维度空间;然后,应用5个传统的经典聚类模型和3种不同的聚类集成方法分别对8个维度空间的数据进行聚类;最后,采用4个聚类性能指标来预测数据集中的多巴胺异常PD患者、健康体和无多巴胺缺失(SWEDD)PD患者。仿真结果显示,PCA特征维度值取30时,高斯混合模型(GMM)的聚