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申请/专利权人：浙江大学;浙江大学金华研究院
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260616A
主分类号：G06F18/23
分类号：G06F18/23;G06F18/231;G06F17/10;G06F17/16
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于邻接引力的最优连接聚类方法及系统，涉及机器学习技术领域。包括：采集多个数据样本，组成数据簇；对数据簇进行划分得到多个子数据簇，计算各个子数据簇之间的邻接引力；对邻接引力矩阵进行权重化处理，基于权重化矩阵，遍历当前所有子数据簇，构建最优连接矩阵；基于最优连接矩阵对子数据簇进行链式聚合，得到当前子数据簇数目；判断当前子数据簇数目是否满足数据簇期望数目，若满足则输出当前子数据簇作为最终聚类结果，否则返回S2。本发明创新性地提出了邻接引力、孤点权重化的概念，通过定义全新的子类之间的距离表征形式以及孤点聚类处理方法，提高了数据在不同流型空间分布的聚类效果。
主权项：1.一种基于邻接引力的最优连接聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取数据步骤：采集多个数据样本，组成数据簇；S2.数据划分步骤：对数据簇进行划分得到多个子数据簇，计算各个子数据簇之间的邻接引力，得到邻接引力矩阵；S3.数据处理步骤：对邻接引力矩阵进行权重化处理，得到权重化矩阵；S4.构建步骤：基于权重化矩阵，遍历当前所有子数据簇，构建最优连接矩阵；S5.聚合步骤：基于最优连接矩阵对子数据簇进行链式聚合，得到当前子数据簇数目；S6.判断输出步骤：判断当前子数据簇数目是否满足数据簇期望数目，若满足则输出当前子数据簇作为最终聚类结果，否则返回S2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学;浙江大学金华研究院 一种基于邻接引力的最优连接聚类方法及系统
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