[发明专利]一种基于层次聚类的检测器训练方法

权利要求书

1.一种基于层次聚类的检测器生成方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

(1) 正类集提取步骤，包括以下步骤：

1) 样本属性选择步骤；

2) 样本属性归一化步骤；

(2) 正类集层次聚类步骤，包括以下步骤：

1) 初始化聚类参数步骤；

2) 聚类中心选取步；

3) 正类样本的聚类划分步骤；

4) 聚类半径递减步骤；

(3) 构造训练样本集步骤，包括以下步骤：

1) 聚类中心提取步骤；

2) 最小超立方体计算步骤；

(4) 候选检测器产生步骤，包括以下步骤：

1) 设置检测器中心向量步骤；

2) 初始化检测半径步骤;

(5) 候选检测器训练步骤，包括以下步骤：

1) 聚类中心匹配步骤；

2) 检测半径计算步骤；

3) 检测器合并步骤；

(6) 中止条件判断步骤，包括以下步骤：

1) 初始化参数设置步骤；

2) 检测器覆盖统计步骤；

3) 置信下限计算步骤；

4) 中止步骤。

2.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类的检测器生成方法，其特征在于，样本属性选择步骤包括以下步骤：

1) 样本随机选择步骤；

2) 属性均值差异计算步骤；

3) 差异属性选择步骤。

3.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类的检测器生成方法，其特征在于，样本属性归一化步骤包括以下步骤：

1) 属性极值扫描步骤；

2) 属性归一化计算步骤。

4.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类的检测器生成方法，其特征在于，正类样本的聚类划分步骤包括以下步骤：

1) 基于三角形法则的快速划分步骤；

2) 最邻近距离划分步骤。

5.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类的检测器生成方法，其特征在于，最小超立方体计算步骤包括以下步骤：

1) 超立方体中心选取步骤；

2) 超立体端点计算步骤。

6.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类的检测器生成方法，其特征在于，设置检测器中心向量步骤包括以下步骤：

1) 超立方体选择步骤；

2) 中心向量属性生成步骤。

7.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类的检测器生成方法，其特征在于，聚类中心匹配步骤包括以下步骤：

1) 检测器与聚类中心距离计算步骤；

2) 检测器合法性判断步骤。