[发明专利]一种基于毗邻网格搜索的聚类方法在审

专利信息
申请号: 201910997760.7 申请日: 2019-10-21
公开(公告)号: CN110781943A 公开(公告)日: 2020-02-11
发明(设计)人: 李志猛;王国锋;赵坚;黄钦 申请(专利权)人: 天津城建大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 代理人: 李素兰
地址: 300384*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 胞元 网格 光晕 聚类 类簇 毗邻 去噪 原始数据集 遍历算法 多维空间 复杂边界 聚类过程 快速寻找 数据特性 网格聚类 网格搜索 用户需求 有效识别 原始数据 算子 样本集 维度 优化
【权利要求书】:

1.一种基于毗邻网格搜索策略的聚类方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:

步骤1,对原始数据进行网格划分,即利用多维空间网格将原始数据集划分到有限个胞元中,并假定同一胞元内的数据点属于同一类簇,通过设立每个胞元的成员、密度和位置这三个属性,实现对胞元的统计分析,利用噪声阈值对网格进行检测,判断数据集中是否存在噪声数据,进行去噪处理;

步骤2,对划分后的数据进行网格聚类:利用光晕阈值对去噪后的网格进行处理,将其划分为光晕胞元和核心胞元;建立毗邻网格算子,用于快速寻找一个胞元的毗邻胞元,通过核心胞元聚类和光晕胞元划分两个步骤实现聚类过程,通过遍历算法将所有核心胞元划分为若干个类簇,基于胞元距离将光晕胞元划分至已有类簇;

步骤3,根据数据特性和用户需求进行聚类优化:通过合并阈值对类簇进行检测,判断是否需要进行聚类优化:如果存在胞元数小于合并阈值的类簇,则认定其为极小类,并基于类间距离实现极小类的合并;给最终的类簇分配标签,进而实现各类簇内的胞元及胞元内数据点的标签分配,最终完成聚类过程。

2.如权利要求1所述的一种基于毗邻网格搜索策略的聚类方法,其特征在于,所述利用多维空间网格将原始数据集划分的过程,具体通过自适应尺度对多维空间Sd中的任意一个维度进行划分,所述构造自适应的尺度序列分为以下两种情况:

针对均匀网格空间,一个无穷单调的尺度序列该尺度序列,表示如下:

针对密度网格空间则有如下处理:

首先,计算分辨率R:

其中,Int(x)表示向前取整函数,N为样本集容量,d为样本集维度,fR为分辨率系数;

然后,当被划分的对象是多维样本集Dd的最小有界空间SD时,尺度序列具有有限长度;令尺度序列表达式为:

其中,d为多维空间的总维度数,i为多维空间的任意维度,R为分辨率。

3.如权利要求1所述的一种基于毗邻网格搜索策略的聚类方法,其特征在于,所述毗邻网格算子Aoptd表示如下:

其中,为按照对称三进制升序排列的d维坐标向量,T=3d,T为毗邻网格算子中全部网格的数量,符号“-”代表集合求差,0代表一个d维零向量。

4.如权利要求1所述的一种基于毗邻网格搜索策略的聚类方法,其特征在于,所述噪声阈值threN通过下式计算得出:

其中,fN为噪声系数,M1为所有非空胞元的总数,样本集中包含的噪声越多,则fN的值越大。

5.如权利要求1所述的一种基于毗邻网格搜索策略的聚类方法,其特征在于,所述胞元距离即任一胞元与它所有的毗邻胞元之间的相似度距离构成向量表示如下:

其中,d为多维空间的总维度数。

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