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申请/专利权人：中国人民解放军92941部队
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260712A
主分类号：G06F18/25
分类号：G06F18/25;G06F18/23213;G06F18/24
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及多目标数据处理技术领域，具体涉及一种改进聚类的多目标融合算法研究。获取多个传感器采集到的数据并建立数据集；对数据集进行聚类得到多个类簇，任意选取两个类簇分为第一目标类簇和第二目标类簇；获取第一目标类簇的第二欧氏距离平方和；将第二目标类簇拆分为两个子类簇，分别获取每个子类簇的欧式距离平方和；获取目标类簇的增益值；当目标类簇的增益值大于阈值时，将第一目标类簇与其最近的相邻类簇合并，保留第二目标类簇拆分得到的两个子类簇；当目标类簇的增益值小于阈值时，重新选取目标类簇直至遍历所有类簇。本发明以欧氏距离最小平方和作为量化标准进行类簇的拆分合并，从而改进迭代算法的复杂度，提高了算法速度。
主权项：1.一种改进聚类的多目标融合算法研究，其特征在于，包括：S1.获取多个传感器采集到的数据并建立数据集；S2.利用K-means聚类方法对所述数据集进行聚类，得到多个类簇，任意选取两个类簇作为目标类簇，并分为第一目标类簇和第二目标类簇；S3.将第一目标类簇中距离中心点最近的数据点作为第二中心点，根据第一目标类簇中每个数据点与第二中心点的欧式距离获取第一目标类簇的第二欧氏距离平方和；S4.将第二目标类簇拆分为两个子类簇，分别获取每个子类簇的欧式距离平方和；S5.根据第一目标类簇的第二欧式距离平方和以及第二目标类簇对应两个子类簇的欧式距离平方和获取目标类簇的增益值；S6.当目标类簇的增益值大于阈值时，将第一目标类簇与其最近的相邻类簇合并，保留第二目标类簇拆分得到的两个子类簇，然后重新选择目标类簇，重复步骤S2-S5；S7.当目标类簇的增益值小于阈值时，重新选取目标类簇，重复步骤S2-S5，直至遍历所有类簇得到聚类后的数据；利用中心对聚类后的数据进行目标定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军92941部队 一种改进聚类的多目标融合算法研究
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