[发明专利]基于降维分组的大数据聚类优化方法

摘要

本发明公开一种基于降维分组的大数据聚类优化方法，其步骤为(1)初始化；(2)扫描大数据聚类优化问题对应的相似度表达式，判断是否含有相关性符号；(3)存储相关维度；(4)判断是否含有相似度子表达式；(5)存储相似度子表达式的临时数据；(6)判断相似度子表达式中是否含有相关性符号；(7)存储相关子维度；(8)判断相似度子表达式后的第一个符号是否是相似性符号；(9)合并相关维度；(10)释放临时数据；(11)合并带有公共元素的子维度。本发明能准确的对大数据聚类优化问题进行降维分组，占用资源少，速度快，具有广泛的适应性。

主权项

一种基于降维分组的大数据聚类优化方法，具体步骤包括如下：(1)初始化：(1a)创建一个全局相关维度Non‑Set集合，并将其初始化为空；(1b)创建一个临时集合Temp‑Set，并将其初始化为空；(2)扫描大数据聚类优化问题对应的相似度表达式，判断其中是否含有相关性符号，若是，则执行步骤(3)，否则，执行步骤(4)；(3)存储相关维度：将相似度表达式中含有的相关量，作为一个子维度，存到全局相关维度Non‑Set集合中；(4)判断相似度表达式中是否含有由括号分隔的相似度子表达式，若是，则执行步骤(5)，否则，执行步骤(12)；(5)存储临时数据：将相似度子表达式中包含的每个维度作为临时数据，存入到临时集合Temp‑Set中；(6)依次向右扫描相似度子表达式，判断相似度子表达式中是否含有相关性符号，若是，则执行步骤(7)，否则，执行步骤(8)；(7)存储相关子维度：将相关性符号对应的子维度存放到全局相关维度Non‑Set集合中；(8)判断相似度子表达式是否扫描完毕，若是，则执行步骤(9)，否则，执行步骤(6)；(9)读入相似度子表达式后的第一个符号，判断该符号是否是相关性符号，若是，则执行步骤(10)，否则，执行步骤(11)；(10)合并相关维度：合并临时集合Temp‑Set中的相关维度，并作为一个整体存放到全局相关维度Non‑Set集合中；(11)释放临时数据：清空Temp‑Set集合,释放临时数据；(12)判断相似度表达式是否扫描完毕，若是，则执行步骤(13)，否则，执行步骤(2)；(13)合并带有公共元素的子维度：合并全局相关维度Non‑Set集合含有公共元素的子维度，得到原大数据聚类优化问题降维分组后的结果。