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申请/专利权人：天翼视联科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于密度峰值的数据处理方法，该方法包括：确定初始数据集的簇数K；基于经加权欧式距离来确定相似度矩阵；对相似度矩阵进行升序排序，并计算截断距离dc；基于截断距离dc来确定各样本点的局部密度ρi；基于局部密度ρi来确定最小相似度δi；基于局部密度ρi和最小相似度δi来确定各样本点的簇中心选择指数γi；确定经加权平均簇半径Rj；以步长为1增加K值，重复上述操作，直到数据集的实际簇数E；以及基于经加权平均簇半径Rj来确定簇评判指数以确定最终的K值并进行聚类。
主权项：1.一种基于密度峰值的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：确定初始数据集的簇数K；基于经加权欧式距离并根据下式来确定相似度矩阵： 其中dxi,xj为样本点xi和xj之间的经加权欧氏距离，m表示属性的数量，Wk表示经加权权重，且对所述相似度矩阵进行升序排序，并计算截断距离dc；基于所述截断距离dc来确定各样本点的局部密度ρi；基于所述局部密度ρi来确定最小相似度δi；基于所述局部密度ρi和所述最小相似度δi来确定各样本点的簇中心选择指数γi：γi＝ρi*δi，i＝1,2,…,n,；将具有最大簇中心选择指数的k个样本点确定为所述数据集的初始簇中心并将其添加到初始簇中心集合；确定经加权平均簇半径以步长为1增加K值，重复上述操作，直到数据集的实际簇数E；以及基于所述经加权平均簇半径径来确定簇评判指数以确定最终的K值并进行聚类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天翼视联科技有限公司 基于密度峰值的数据处理方法
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