[发明专利]一种适用于欠定盲分离的新型K‑mean聚类方法在审
| 申请号： | 201610920501.0 | 申请日： | 2016-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN106548198A | 公开（公告）日： | 2017-03-29 |
| 发明（设计）人： | 何俊;张清华;孙国玺 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315 | 代理人： | 许志勇 |
| 地址： | 525000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种适用于欠定盲分离的新型K‑mean聚类方法，包括以下步骤步骤1，确定聚类对象，建立聚类列表；步骤2，按照最小距离法则对样本分类，计算各聚类中所有数据与该类聚类中心的平均距离，将各聚类中心周围在所述平均距离范围内的数据加入聚类列表中；步骤3，计算聚类中心周围在所述平均距离范围内的数据的均值，将其作为新的聚类中心，若其与之前聚类中心一致则停止迭代，输出聚类结果，否则返回步骤2。本发明的适用于欠定盲分离的新型K‑mean聚类方法，解决了传统K‑means聚类算法稳定性差、估算结果偏差大的问题，进而能更有效地估计出混合矩阵，从整体上提高了算法的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 欠定盲 分离 新型 mean 方法 | ||
【主权项】：
一种适用于欠定盲分离的新型K‑mean聚类方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，确定聚类对象，建立聚类列表；步骤2，按照最小距离法则对样本分类，计算各聚类中所有数据与该类聚类中心的平均距离，将各聚类中心周围在所述平均距离范围内的数据加入聚类列表中；步骤3，计算聚类中心周围在所述平均距离范围内的数据的均值，将其作为新的聚类中心，若其与之前聚类中心一致则停止迭代，输出聚类结果，否则返回步骤2。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东石油化工学院，未经广东石油化工学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610920501.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：光源模块和具有光源模块的照明装置
- 下一篇：带应急功能的LED平板灯
