- 本文围绕K-Means 聚类结合大模型开展慢病人群分层分组与自动化健康画像构建研究，以高血压、糖尿病慢病管理实际业务场景为核心，由浅入深讲解无监督聚类原理、数据预处理流程、K 值优选方法、大模型医学语义推理逻辑与二者融合架构价值。通过 500 条贴合临床真实分布的慢病多维健康数据，完成数据标准化、肘部法则与轮廓系数聚类质量评估、人群风险分层划分，配套生成肘部曲线、聚类分布、人群占比等多张可视化图表 本文围绕K-Means 聚类结合大模型开展慢病人群分层分组与自动化健康画像构建研究，以高血压、糖尿病慢病管理实际业务场景为核心，由浅入深讲解无监督聚类原理、数据预处理流程、K 值优选方法、大模型医学语义推理逻辑与二者融合架构价值。通过 500 条贴合临床真实分布的慢病多维健康数据，完成数据标准化、肘部法则与轮廓系数聚类质量评估、人群风险分层划分，配套生成肘部曲线、聚类分布、人群占比等多张可视化图表
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