[发明专利]一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法和系统

权利要求书

1.一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法，其特征在于包括如下步骤：

S1选择待处理数据；

S2提取每个待处理数据的“特征参数”；

S3对待处理数据进行聚类最优K值选取；

S4利用选取的最优K值运用五种聚类算法对待处理数据进行聚类整合；所述运用五种聚类算法对待处理数据进行聚类整合是指运用五类聚类算法对所有小区进行聚类，并将结果向量转化成聚类结果相似矩阵，把五个聚类结果相似矩阵取均值再根据阈值取值后转回成聚类结果向量，得到此聚类方法的最终结果；

S5将聚类结果与地理信息系统中的地理信息进行结合，并显示结合后的聚类结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法，其特征在于：步骤S1中所述待处理数据为有关小区话务在一段时间范围内建立的RSCP和Ec/Io两个关键指标的小区级秒粒度话务统计信息表和对该段时间范围采用时间序列拟合算法建立的小区级秒粒度话务信息时间序列。

3.根据权利要求1所述的一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法，其特征在于：步骤S2中所述的特征参数指关于小区话务的两个关键指标RSCP和Ec/Io的话务特征分别提取的最大值、95％分位数、5％分位数、均值、中位数、方差、偏度和峰度、序列关联性、非线性、频率、稳定性和持续性；以及关于小区级秒粒度话务信息时间序列的趋势、季节性、序列关联性、非线性、偏度和峰度。

4.根据权利要求1所述的一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法，其特征在于：步骤S3中所述的最优K值选取的方法是通过计算BWP指标、Calinski-Harabasz指标和Silhouette指标，对小区话务数据进行聚类，选择聚类效果最好的指标所对应的K值为聚类最优K值。

5.根据权利要求1所述的一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法，其特征在于，所述将结果向量转化成聚类结果相似矩阵，具体算法如下：结果向量为X＝{x₁,x₂,....,x_i,...,x_n}，其中x_i表示第i个小区所属的聚类类别，n为小区总数；所述相似矩阵为P，P的初始值是一个n*n的全零矩阵，两两小区比较，若在上述结果向量中x_i＝x_j，即第i个小区和第j个小区属于同一类，则P_ij＝P_ji＝1；重复这一过程直至所有的小区都比对完毕，从而生成该算法下的相似矩阵。

6.根据权利要求1所述的一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法，其特征在于：阈值为0.5。

7.一种基于无线网络话务特征的小区聚类系统，其特征在于，该系统包括：

1)数据库模块，用于导入待处理数据；

2)特征参数提取模块，用于提取每个待处理数据的“特征参数”；

3)K值选取模块，通过计算计算BWP指标、Calinski-Harabasz指标和Silhouette指标三大指标对数据进行聚类，选择聚类效果最好的指标所对应的K值为聚类最优K值；

4)聚类分析模块，利用选取的最优K值，运用五种聚类算法对待处理数据进行聚类整合；所述运用五种聚类算法对待处理数据进行聚类整合是指运用五类聚类算法对所有小区进行聚类，并将结果向量转化成聚类结果相似矩阵，把五个聚类结果相似矩阵取均值再根据阈值取值后转回成聚类结果向量，得到此聚类方法的最终结果；

5)可视化模块，将聚类结果与地理信息系统中的地理信息进行结合，并显示结合后的聚类结果。

8.根据权利要求7所述的一种基于无线网络话务特征的小区聚类系统，其特征在于，所述地理信息显示利用地图软件工具包，对聚类分析结果进行地理位置信息的整合与输出。

9.根据权利要求7所述的一种基于无线网络话务特征的小区聚类系统，其特征在于，所述系统还包括界面显示模块，用于显示数据库登陆界面、数据导入界面。