[发明专利]一种基于聚类的分步式数据降维方法在审
| 申请号： | 201710809903.8 | 申请日： | 2017-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN107562908A | 公开（公告）日： | 2018-01-09 |
| 发明（设计）人： | 谢国;张永艳;张春丽;刘伟;黑新宏;钱富才 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;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： | 杨洲 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类的分步式降维方法，包括如下步骤步骤1、对工业监测数据按数据点之间的距离进行聚类；步骤2对步骤1产生的聚类数据的每一类数据分别进行降维，即分区降维；步骤3对步骤2产生的数据进行处理，对处理之后的数据再进行一次降维。本发明提出的方法可以同时进行行和列的两个方向降维，提高降维的有效性，提高降维的效率；为将来数据处理中提取有效信息这一部分做出贡献。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分步 数据 方法 | ||
【主权项】：
一种基于聚类的分步式降维方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、对工业监测数据按数据点间的距离进行聚类；步骤2、对步骤1产生的聚类数据的每一类数据分别进行降维，即分区降维；步骤3：对步骤2产生降维后的数据进行一系列调整之后再进行一次降维。
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