[发明专利]一种数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取车辆诊断设备的m个位置信息，所述m个位置信息为所述车辆诊断设备在进行车辆诊断时所采集的自身的地理位置信息，其中，m为大于2的整数；

从所述m个位置信息构成的样本集合中选取K个聚类中心点；其中，所述样本集合为{x⁽¹⁾,x⁽²⁾,…,x^(m)}，x⁽ⁱ⁾∈Rⁿ，x⁽ⁱ⁾为所述样本集合中第i个样本的位置信息，i＝1，2，…，m；所述K个聚类中心点构成的中心点集合为{μ⁽¹⁾,μ⁽²⁾,…,μ^(K)}，μ^(j)∈Rⁿ，μ^(j)为所述中心点集合第j个聚类中心点的位置信息，j＝1，2，…，K；Rⁿ为n维向量空间，n为大于或者等于1的整数；

根据公式c^(j)＝arg min_j||x⁽ⁱ⁾-μ^(j)||²，计算第i个样本x⁽ⁱ⁾所属的类簇c^(j)；其中，||x⁽ⁱ⁾-μ^(j)||²为x⁽ⁱ⁾到μ^(j)的欧式距离的平方，arg min_j||x⁽ⁱ⁾-μ^(j)||²为当μ^(j)为所述聚类中心点时，使得到μ^(j)的欧式距离的平方和取最小值的所有自变量x⁽ⁱ⁾的集合；

根据公式更新每一个所述聚类中心点μ^(j)，直至畸变函数收敛；其中，c^(j)为类簇j，为所述类簇j的位置信息x⁽ⁱ⁾，为所述类簇j中所有位置信息的特征和，为统计所述类簇j中位置信息的个数，为所述类簇j的每个位置信息到所述类簇j的聚类中心点的欧式距离平方和；

当所述畸变函数收敛后，得到的K个类簇对应所述K个位置信息集合；

根据预设的可信度条件，确定所述K个位置信息集合中可信度最高的第一集合，其中，K为大于1且小于N的整数；

根据所述第一集合中的位置信息，确定所述车辆诊断设备所在的车辆维修厂的区域位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述K个位置信息集合中可信度最高的第一集合为c^(j)和所述第一集合的聚类中心点为μ^(j)，j＝k，0k≤K，且k为整数；所述根据所述第一集合中的位置信息，确定所述车辆诊断设备所在的车辆维修厂的区域位置，包括：

确定所述第一集合c^(j)和所述第一集合的聚类中心点μ^(j)后，以所述聚类中心点μ^(j)为圆点，半径为预设数值的圆形区域，确定所述第一集合中在所述圆形区域内的位置信息；

根据所述圆形区域内的位置信息，确定所述车辆维修厂的区域位置。

3.根据权利要求1或2任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据预设的可信度条件，确定所述K个位置信息集合中可信度最高的第一集合，包括：

计算各个位置信息集合中的位置信息数量分别与m的比值；

确定最大比值对应的位置信息集合为所述可信度最高的第一集合。

4.根据权利要求1或2任意一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述车辆诊断设备所属的车辆维修厂的区域位置之后，还包括：

获取所述车辆诊断设备在所述第一集合中的位置信息对应的位置所采集的车辆相关数据。