[发明专利]一种数据聚类的方法及装置

权利要求书

1.一种数据聚类的方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

接收输入的待聚类的数据集，为所述数据集生成对应的当前种群，所述当前种群中每个个体包含预设数目个聚类中心；

计算所述当前种群中每个个体的适应度值，并根据所述所有适应度值和所述当前种群的自适应指数，生成所述每个个体的选择概率；

根据所述当前种群中每个个体中的所有聚类中心，将所述数据集中的样本划分到相应的聚类中，并根据所述所有选择概率，进化所述当前种群，生成下一代种群；

当当前进化代数未超过预设的最大进化代数时，获取所述当前种群进化为所述下一代种群时生成优异个体的数目，并根据所述优异个体数目，计算所述下一代种群的自适应指数，将所述下一代种群设置为所述当前种群，跳转至执行计算所述当前种群中每个个体的适应度值的操作；

当所述当前进化代数超过所述最大进化代数时，根据所述下一代种群中的最优个体，生成并输出所述数据集的聚类。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，为所述数据集生成对应的当前种群的步骤，包括：

在所述数据集中随机选取所述预设数目个样本点，将所述预设数目个样本点设置为聚类中心；

将所述预设数目个聚类中心组合成所述当前种群中的一个个体，重复执行所述随机选取操作，生成所述当前种群中的所有个体。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述当前种群中每个个体的适应度值，并根据所有适应度值和所述当前种群的自适应指数，生成所述每个个体的选择概率的步骤，包括：

根据预设的目标函数，计算所述当前种群中每个个体的适应度值；

根据所述所有适应度值，生成所述当前种群中每个个体的优劣等级，并根据所述所有优劣等级和所述当前种群的自适应指数，计算所述当前种群中每个个体的选择概率，所述选择概率的计算公式为：

其中，λ(g)为所述当前进化代数为g时所述当前种群的自适应指数，R_i为所述当前种群中第i个个体的优劣等级，NP为所述当前种群中所有个体的总数，P_i^g为所述当前进化代数为g时所述当前种群中第i个个体的选择概率。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述所有选择概率，进化所述当前种群，生成下一代种群的步骤，包括：

根据所述选择概率，在所述当前种群中选择目标个体进行变异和交叉，生成新个体；

将所述新个体的适应度值与所述目标个体的适应度值比较，当所述新个体优于所述目标个体时，将所述新个体设置为所述下一代种群中的个体，并将所述优异个体数目加一，否则将所述目标个体设置为所述下一代种群中的个体。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述优异个体数目，计算所述下一代种群的自适应指数的步骤，包括：

根据所述优异个体数目，计算所述当前种群进化为所述下一代种群时的优异个体比例，所述优异个体比例的计算公式为：

其中，SR(g+1)为所述当前进化代数为g时所述当前种群进化生成的优异个体比例，c(g+1)为所述当前进化代数为g时所述当前种群进化生成的优异个体数目；

将所述优异个体比例和预设的期望值进行比较，并根据比较结果，计算所述下一代种群的自适应指数；

所述期望值为u·SR(g)，其中，u为预设参数，SR(g)为所述进化代数为g-1时所述当前种群进化生成的优异个体比例；

当所述优异个体比例不小于所述期望值时，所述下一代种群自适应指数的计算公式为λ(g+1)＝min(λ(g)+Δ·SR(g+1),λ_max)，否则所述下一代种群自适应指数的计算公式为λ(g+1)＝max(λ_min,λ(g)-Δ·(1-SR(g+1)))，其中，λ_min、λ_max、Δ、u为预设参数。