[发明专利]一种多分辨率数据聚类分析方法有效
申请号: | 202011589479.9 | 申请日: | 2020-12-29 |
公开(公告)号: | CN112633391B | 公开(公告)日: | 2023-09-29 |
发明(设计)人: | 卢建云;李士果;李腾;路亚;邵俊明;宋子豪 | 申请(专利权)人: | 重庆电子工程职业学院 |
主分类号: | G06F18/2321 | 分类号: | G06F18/2321 |
代理公司: | 北京润捷智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11831 | 代理人: | 安利霞 |
地址: | 401331 重*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 分辨率 数据 聚类分析 方法 | ||
1.一种多分辨率数据聚类分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1,采用累积泊松概率密度函数对人脸图像数据集中的数据对象的逆k最近邻数目进行度量得到动态局部密度,k为最近邻数目;人脸图像数据集包括同一个人的n张人脸图像,数据对象为人脸特征;
步骤S2,根据动态局部密度的降排序,采用逆k最近邻扩展的方法依次遍历数据集,生成人脸图像数据集Compoud时域上的聚类结构;
步骤S3,将聚类结构向量作为一维信号,利用小波变换对人脸图像数据集Compoud的聚类结构进行分析,得到人脸图像数据集Compoud时频域上的聚类结构;对数据集Compoud频域上的聚类结构进行密度变化分析,得到人脸图像数据集Compoud频域上的聚类结果,聚类结果包括类簇大小、密度变化、数据密度分布和边缘分布;
步骤S1中,数据集S,数据集S包含n个数据对象p,数据对象p的动态局部密度DLD(p)的计算模型定义为:
在公式(1)中,j=1,2,...,k,j表示k值动态增加,CK为数据对象p的逆k最近邻数目,Cj-1为数据对象p的逆j-1最近邻数目,Cj为数据对象p的逆j最近邻数目,(cj-cj-1)/cj为动态贡献权重,表示累积泊松概率密度,表示考虑贡献权重的动态局部密度。
2.根据权利要求1所述的一种多分辨率数据聚类分析方法,其特征在于:数据集S的动态局部密度DLD的计算过程为:
步骤S101,计算数据集S中第i个数据对象p的j最近邻数目,其中,i=1,2,...n,j=1,2,...,k;
步骤S102,计算数据集S中第i个数据对象p的动态逆j最近邻数目,根据公式(1),计算第i个数据对象p的动态局部密度DLD(i);
步骤S103,数据集S中所有数据对象的动态局部密度的集合为动态局部密度DLD。
3.根据权利要求1所述的一种多分辨率数据聚类分析方法,其特征在于:步骤S2中,逆k最近邻扩展的方法具体为:
步骤S200,将数据对象均标记为未遍历;
步骤S201,依据动态局部密度的降排序找出未遍历的数据对象,若找到未遍历的数据对象,执行步骤S202;若未找到未遍历的数据对象,则得到聚类结构;
步骤S202,若数据对象的逆k最近邻数目小于预设阈值t,将数据对象标记为已遍历;若数据对象的逆k最近邻数目大于等于预设阈值t,将数据对象的逆k最近邻加入聚类结构,并重新按照动态局部密度的降排序对数据对象进行排序,执行步骤S201。
4.根据权利要求1所述的一种多分辨率数据聚类分析方法,其特征在于:步骤S3的具体分析方法为:
步骤S301,将聚类结构向量看做一维信号,利用小波变换对聚类结构进行分析,同时得到时频域上的聚类结构;
步骤S302,对时频域上的聚类结构进行突变点分析,频域上的聚类结构的突变点对应时域上聚类间断点的索引;
步骤S303,根据突变点的索引将聚类结构划分为多个类簇,得到聚类结果。
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