[发明专利]一种基于机器学习的成衣尺寸生成方法及其装置

权利要求书

1.一种基于机器学习的成衣尺寸生成方法，其特征在于，包括：

步骤(1)：构建成衣尺寸生成模型；

步骤(2)：获取用户体征信息，所述用户体征信息至少包括年龄、身高、体重、腰型、胸型、腹型、肩型、背型和腿型；

步骤(3)：将所述用户体征信息转化为成衣尺寸生成模型输入向量；

步骤(4)：通过所述成衣尺寸生成模型对所述成衣尺寸生成模型输入向量进行分类，产生成衣尺寸生成模型输出向量；

步骤(5)：将所述成衣尺寸生成模型输出向量转化为适用于该用户的成衣尺寸。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

步骤(1.1)：读取数据集数据；

步骤(1.2)：使用聚类算法对所述数据集数据进行聚类得到成衣尺寸聚类数据；

步骤(1.3)：将所述成衣尺寸聚类数据划分为训练集与测试集；

步骤(1.4)：使用决策树学习算法基于所述训练集与所述测试集构建成衣尺寸生成模型；

步骤(1.5)：保存所述成衣尺寸生成模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成方法，其特征在于，所述聚类算法使用K均值算法。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成方法，其特征在于，所述K均值算法使用轮廓系数对所述成衣尺寸聚类数据进行评估。

5.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成方法，其特征在于，所述数据至少包括用户身体净尺寸和成衣尺寸。

6.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成方法，其特征在于，所述训练集与所述测试集的划分方法采用留出法、交叉验证法或者自助法抽样。

7.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成方法，其特征在于，所述的决策树学习算法使用ID3算法。

8.一种基于机器学习的成衣尺寸生成装置，其特征在于，包括用户体征信息获取模块、成衣尺寸生成模块和底层服务模块；

所述用户体征信息获取模块，用于获取用户提供的所述用户体征信息并将该信息传递给所述成衣尺寸生成模块；

所述成衣尺寸生成模块，用于将用户输入的用户体征信息输入到预先构建的所述成衣尺寸生成模型，生成该用户的所述成衣尺寸；

所述底层服务模块，为所述用户体征信息获取模块和所述成衣尺寸生成模块提供存储、处理及网络和网络服务。

9.根据权利要求8所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成装置，其特征在于，所述用户体征信息获取模块，包括前端用户界面模块和后端服务模块：

所述前端用户界面模块，用于为用户提供所述用户体征信息输入界面并将用户提供的所述用户体征信息传递给所述后端服务模块；

所述后端服务模块，用于接收所述前端用户界面模块传递的所述用户体征信息并将其传输给所述成衣尺寸生成模块。

10.根据权利要求8所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成装置，其特征在于，还包括成衣尺寸生成模型的成衣尺寸生成模型构建模块；

所述成衣尺寸生成模型构建模块从数据集读取数据并将其转化为训练样本；

所述成衣尺寸生成模型构建模块使用聚类算法对所述训练样本进行聚类得到所述成衣尺寸聚类数据；

所述成衣尺寸生成模型构建模块将所述成衣尺寸聚类数据划分为所述训练集与所述测试集；

所述成衣尺寸生成模型构建模块使用决策树学习算法基于训练集与所述测试集构建所述成衣尺寸生成模型；

所述成衣尺寸生成模型构建模块保存所述成衣尺寸生成模型；

所述成衣尺寸生成模型构建模块传输所述成衣尺寸生成模型给所述成衣尺寸生成模块。

11.根据权利要求10所述的一种基于机器学习的成衣尺寸生成装置，其特征在于，所述聚类算法使用K均值算法。