[发明专利]一种高维聚类数据边界检测方法及装置

权利要求书

1.一种高维聚类数据边界检测方法，其特征在于，包括：

S1：获取待检测数据矩阵；

S2：计算所述待检测数据矩阵中所有数据点的k近邻对象；

S3：根据所述k近邻对象计算待检测数据点的平衡系数和距离校正系数，得到平衡系数向量和距离校正系数向量；

S4：计算所述平衡系数向量和所述距离校正系数向量的乘积，并对得到的乘积向量进行排序，以得到索引向量；

S5：根据所述索引向量确定边界点在所述待检测数据矩阵中的索引位置，以完成聚类数据边界检测。

2.根据权利要求1所述的高维聚类数据边界检测方法，其特征在于，步骤S2包括：

对每一个待检测数据点，计算其与剩余待检测数据点之间的欧式距离，并选取最小的k个欧式距离对应的数据点作为当前待测数据点的k近邻对象，其中，k表示近邻个数，且k≥3。

3.根据权利要求2所述的高维聚类数据边界检测方法，其特征在于，在步骤S3中，根据所述k近邻对象计算待检测数据点的平衡系数的公式为：

其中，a_i表示待检测数据点x_i的平衡系数，x_ij表示待检测数据点x_i的第j个维度的元素值，表示数据点x_i的第p个k近邻对象的第j个维度的元素值，M表示数据的维度数。

4.根据权利要求2所述的高维聚类数据边界检测方法，其特征在于，在步骤S3中，根据所述k近邻对象计算待检测数据点的距离校正系数的公式为：

其中，b_i表示待检测数据点x_i的距离校正系数，‖·‖₂表示求欧式距离，表示数据x_i的第p个k近邻对象。

5.根据权利要求1所述的高维聚类数据边界检测方法，其特征在于，步骤S4包括：

将平衡系数向量a与距离校正系数向量b的对应元素相乘，得到乘积向量c＝ab，其中c_i＝a_ib_i，i＝1,…,N；

对所述乘积向量c中的元素从大到小排序，得到排序向量d；

记录排序向量d中的元素在所述乘积向量c中的索引，以得到索引向量loc；其中，

排序向量d的第i个元素d_i表示为loc_i表示索引向量loc的第i个元素，表示乘积向量c中的第loc_i个元素。

6.根据权利要求1所述的高维聚类数据边界检测方法，其特征在于，步骤S5包括：

设定两个不同数值的阈值λ₁和λ₂；

将索引向量loc的位置索引在[floor(Nλ₁),floor(Nλ₂)]之间的元素作为行索引，在所述待检测数据矩阵中找到对应位置的数据，即为聚类边界点；

其中，floor表示向下取整，N表示待检测数据的总数，0λ₁λ₂1。

7.一种高维聚类数据边界检测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块(1)，用于获取待检测数据矩阵；

第一计算模块(2)，用于计算所述待检测数据矩阵中所有数据点的k近邻对象；

第二计算模块(3)，用于根据所述k近邻对象计算待检测数据点的平衡系数和距离校正系数，得到平衡系数向量和距离校正系数向量；

第三计算模块(4)，用于计算所述平衡系数向量和所述距离校正系数向量的乘积，并对得到的乘积向量进行排序，以得到索引向量；

边界检测模块(5)，用于根据所述索引向量确定边界点在所述待检测数据矩阵中的索引位置，以完成聚类数据边界检测。