[发明专利]一种聚类方法及装置

说明书

本发明实施例中提供一种聚类方法及装置，所述方法包括：根据聚类请求，获取待聚类对象的位置信息；针对所述待聚类对象中任一个第一对象，根据所述第一对象的位置信息，确定所述第一对象的邻域内的第二对象的个数；所述邻域的大小为根据所述聚类请求中聚类的最大范围确定的；所述第二对象为所述待聚类对象中的任一个；将邻域内第二对象的个数大于预定阈值，且个数最多的第一对象作为核心点；所述预定阈值为根据所述聚类请求中的最小聚类值确定的；将所述核心点的邻域内的第二对象与所述核心点聚为一类。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种聚类方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术(如分布式、大数据、人工智能等)正在逐步向金融科技(Finteh)转变，越来越多的技术应用于金融行业，目前，大数据时代的数据膨胀正在改变着社会的各个领域，包括公共政策、科学发现、业务策略，甚至我们的个人生活。面对大规模的数据，如何从中高效、准确地提取出有价值的信息变得更加困难，也更加有意义。聚类作为数据挖掘的重要工具，能够根据数据本身的特征和规律对数据进行分类和整理，无需事先标记数据，也无需事先制定规则，在数据治理、多文档分类、模式挖掘等领域都有着广泛的应用。

举例来说，在一种场景中，需要把某地区的金融企业机构进行分类管理，现有技术中，通过现有的聚类方法划分类别时，得到的聚类结果的无法将同一个分类中的非核心企业与核心企业的距离划分至同一距离范围内，无法满足应用需求。

发明内容

本发明实施例提供一种聚类方法及电子设备，用以解决现有技术中的存在的通过现有的聚类方法划分类别时得到的聚类结果的无法满足应用需求的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种聚类方法，包括：

根据聚类请求，获取待聚类对象的位置信息；

针对所述待聚类对象中任一个第一对象，根据所述第一对象的位置信息，确定所述第一对象的邻域内的第二对象的个数；所述邻域的大小为根据所述聚类请求中聚类的最大范围确定的；所述第二对象为所述待聚类对象中的任一个；

将邻域内第二对象的个数大于预定阈值，且个数最多的第一对象作为核心点；所述预定阈值为根据所述聚类请求中的最小聚类值确定的；

将所述核心点的邻域内的第二对象与所述核心点聚为一类。

本发明实施例提供一种聚类方法，根据聚类请求，获取待聚类对象的位置信息；针对所述待聚类对象中任一个第一对象，根据所述第一对象的位置信息，确定所述第一对象的邻域内的第二对象的个数；所述邻域的大小为根据所述聚类请求中聚类的最大范围确定的；所述第二对象为所述待聚类对象中的任一个；将邻域内第二对象的个数大于预定阈值，且个数最多的第一对象作为核心点；所述预定阈值为根据所述聚类请求中的最小聚类值确定的；将所述核心点的邻域内的第二对象与所述核心点聚为一类。聚类将待划分的企业依次设定为第一对象，并取在相同的距离条件下，包含企业数最多的第一对象为核心点，实现密度最优。

为实现各对象不重复聚类的场景，一种可能的实现方式，所述待聚类对象为未经过聚类的对象；所述方法还包括：

将所述核心点的邻域内的第二对象与所述核心点设置为经过聚类的对象；

重复上述步骤，直至未经过聚类的每个第一对象的邻域内的第二对象的个数小于所述预定阈值。

为实现各对象可重复聚类的场景，一种可能的实现方式，所述待聚类对象为未标记为核心点的对象；所述方法还包括：

将邻域内第二对象的个数大于预定阈值，且个数最多的第一对象标记为核心点的对象；

重复上述步骤，直至未标记为核心点的每个第一对象的邻域内的第二对象的个数小于所述预定阈值。