[发明专利]一种高维稀疏数据聚类系统及方法

摘要

本发明涉及一种高维稀疏数据聚类系统及方法。该方法包括：提取每个数据对象的稀疏特征，计算两两数据对象之间的差异度；将数据对象和蚂蚁散布在二维平面上，为蚂蚁分配数据对象；二维平面是有边界条件的网格区域；蚂蚁移动到一网格区域时，依据差异度计算蚂蚁对背负数据对象的放下概率，若符合条件，则蚂蚁放下其背负数据对象；蚂蚁没有背负数据对象时，选择未被背负的数据对象，依据差异度计算蚂蚁对该数据对象的拾起概率，若不符合条件，重新挑未被背负选数据对象，否则背负该数据对象并移动到另外一网格计算该数据对象的放下概率。本发明将高维稀疏数据在高维属性空间中的“相似”映射为二维平面中的“相邻”，有效地避免了“维灾”。

主权项

1.一种高维稀疏数据聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：提取每个数据对象的稀疏特征，根据每个数据对象的稀疏特征计算两两数据对象之间的差异度；步骤2：将数据对象和蚂蚁随机散布在二维平面上，并为蚂蚁分配一个数据对象，蚂蚁背负该数据对象；该二维平面是有边界条件的网格区域；步骤3：当蚂蚁移动到一网格区域时，依据差异度计算当前它所背负的数据对象与当前网格区域内其它数据对象的平均相似度；依据平均相似度计算蚂蚁对背负数据对象的放下概率，如果放下概率符合第一预设条件，则蚂蚁放下其背负数据对象；步骤4：蚂蚁没有背负数据对象时，随机选择一个未被背负的数据对象，依据差异度计算该数据对象在它自身所在网格区域内与其它数据对象的平均相似度，并依据平均相似度计算蚂蚁对该数据对象的拾起概率，如果该拾起概率符合第二预设条件，则执行步骤2，否则重新挑一个未被背负选数据对象。