[发明专利]一种自动识别肘部法则中最优K值的方法在审
| 申请号： | 201711090620.9 | 申请日： | 2017-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN107886124A | 公开（公告）日： | 2018-04-06 |
| 发明（设计）人： | 石聪明;王锋;邓辉;戴伟;张晓丽;杨秋萍;卫守林 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种自动识别肘部法则中最优K值的方法，属于机器学习中无监督聚类学习技术领域。本发明包括步骤设定K‑means聚类算法中要查找最优K值的范围[1,M]；计算设定范围聚类数对应的平均畸变程度；对计算得到的平均畸变程度进行0‑10的规则化转换；将0‑10规则化后的平均畸变程度与范围[1,M]封装成数据对；利用余弦定理求上述封装成的连续三个数据对之间的夹角；找出最小的夹角；利用最小的夹角得到最优的K值。本发明在K‑means及肘部法则的基础上，通过对肘部法则得到的平均畸变程度做0‑10规则化及利用余弦定理对其进行进一步的计算最终得到指定范围内的最优K值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自动识别 肘部 法则 最优 方法 | ||
【主权项】：
一种自动识别肘部法则中最优K值的方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)设定K‑means聚类算法中要查找最优K值的范围[1,M]；(2)计算设定范围聚类数对应的平均畸变程度；(3)对计算得到的平均畸变程度进行0‑10的规则化转换；(4)将0‑10规则化后的平均畸变程度与范围[1,M]封装成数据对；(5)利用余弦定理求上述封装成的连续三个数据对之间的夹角；(6)找出最小的夹角；(7)利用最小的夹角得到最优的K值。
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