[发明专利]一种面向多维属性数据的多层聚类融合机制的设计方法有效
| 申请号： | 201510362392.0 | 申请日： | 2015-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN104933444B | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 叶宁;张迎亚;黄海平;沙超;王汝传 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 汪旭东 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向多维属性数据的多层聚类融合机制的设计方法，该方法包括：步骤1：将数据集转化成矩阵形式，对数据进行预处理；步骤2：根据数据指标属性特点提取最优参考标准，并对数据进行归一化处理；步骤3：计算灰关联度，生成灰关联度相似矩阵，然后进行灰关联度聚类，得到初次聚类结果；步骤4：根据上述步骤3初次聚类结果，采用粗糙集理论建立决策表系统；步骤5：对每个聚类成员计算它在该决策系统的属性重要性信息熵值；步骤6：对每个聚类成员设置权值；步骤7：根据计算的权值，采用概率方法计算每个数据对象在每个所属类级别里的概率，从中选择取值最大概率时所在的类级别，就是该数据对象所属类级别，得到最终聚类融合结果。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 灰关联度 多维属性 聚类结果 数据对象 多层 融合 预处理 粗糙集理论 归一化处理 属性重要性 参考标准 矩阵形式 决策系统 数据指标 相似矩阵 最大概率 决策表 数据集 信息熵 概率 转化 | ||
【主权项】：
1.一种面向多维属性数据的多层聚类融合机制的设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：将数据集转化成矩阵形式，对数据进行预处理；步骤2：根据数据指标属性特点提取最优参考标准，并对数据进行归一化处理；步骤3：计算灰关联度，生成灰关联度相似矩阵，然后进行灰关联度聚类,得到初次聚类结果；步骤4：根据上述步骤3初次聚类结果，采用粗糙集理论建立决策表系统；步骤5：对每个聚类成员ch,计算它在该决策系统中的属性重要性信息熵值Eh＝I(ch,D)，D表示最优参考标准融合结果；步骤6：对每个聚类成员ch设置权值:![]()
p代表有p组参考序列；步骤7：根据计算的权值，采用概率方法计算每个数据对象在每个所属类级别里的概率，从中选择取值最大概率时所在的类级别，就是该数据对象所属类级别，得到最终聚类融合结果。
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