本系统基于k-means算法针对中老年高血压人群进行了深入的分析与设计。系统采用了先进的技术框架后端使用Django框架负责数据管理和服务端逻辑前端则采用Vue框架构建用户界面实现了前后端分离的高效开发模式。K-means算法作为核心聚类算法对大量患者数据进行了有效分类为后续的数据分析和健康风险评估提供了科学依据。系统数据大屏展示了多维度、直观的健康数据分析结果。其中患者年龄分布的空心饼状图清晰地反映了不同年龄段患者的比例血压分布柱状图则详细展示了患者的血压状况运动频率和健康风险关系的分析为患者提供了科学的运动建议患者数据模块详细记录了每位患者的健康信息预测健康风险功能基于历史数据和算法模型为患者提供了个性化的健康风险预警生活习惯分布和BMI分布与健康风险的分析则帮助患者了解自身生活习惯和体重指数对健康的影响。此外管理员功能模块包括用户管理、系统首页和健康数据管理实现了对系统用户和健康数据的全面管理确保了系统的安全性和数据的准确性。整个系统旨在为中老年高血压人群提供科学、便捷的健康管理服务助力提升他们的生活质量。预测健康风险功能通过构建基于k-means算法的预测模型实现。首先系统收集用户的年龄、收缩压、BMI和舒张压等关键指标作为输入特征。这些数据经过预处理后输入到已训练好的k-means模型中模型根据输入特征将用户聚类到不同的风险群体中。每个群体对应特定的健康风险等级。系统通过分析用户所在群体的历史健康数据和风险趋势结合机器学习算法计算出用户的健康风险评分。最终系统将评分转换为直观的风险等级并提供相应的健康建议和预防措施。这一过程实现了从数据输入到风险预测的自动化为用户提供科学、个性化的健康风险管理。预测健康风险统计界面效果图如图5-2所示患者数据信息表是通过数据库设计与前端展示相结合的方式实现的。首先在数据库层面设计一个包含年龄、性别、收缩压等字段的表格每个字段根据数据类型和需求设定合适的属性如整数型、字符型等。其次通过后端开发语言Python和框架Django与数据库进行交互实现数据的增、删、改、查功能。最后在前端使用Vue等框架将后端传递的数据动态渲染到网页上以表格形式展示同时加入排序、搜索等交互功能提升用户体验。这样患者数据信息表不仅能存储和管理大量数据还能直观展示便于医生和研究人员快速获取和分析信息。患者数据界面效果图如图5-3所示患者年龄分布空心饼图通过前端可视化库ECharts实现。首先后端处理患者数据按年龄段进行分类并统计各年龄段人数。然后将统计结果以JSON格式传递给前端。前端接收到数据后使用ECharts库创建饼图设置类型为空心饼图并为不同年龄段分配不同颜色。通过配置每个数据项的名称、值和颜色属性ECharts自动根据数据生成相应份额的饼图切片。最后将生成的饼图嵌入到网页的指定位置实现直观、清晰的年龄分布展示便于用户快速了解不同年龄段患者占比。 患者年龄分布界面效果图如图5-4所示