[发明专利]一种共享近邻优化的密度峰值聚类中心选取方法和系统有效
| 申请号： | 201810432085.9 | 申请日： | 2018-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN108647297B | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 王红;狄瑞彤;房有丽;周莹;王露潼;刘海燕;王倩;宋永强 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种共享近邻优化的密度峰值聚类中心选取方法和系统，所述方法包括：获取电子商务评论数据；计算评论数据两两之间的距离，得到距离矩阵；根据所述距离矩阵计算共享近邻相似度；根据所述共享近邻相似度，计算每条评论数据的局部密度；根据所述距离矩阵和局部密度，获取每条评论数据的最近较大密度点距离；根据评论数据的局部密度和最近较大密度点距离选择聚类中心。本发明对于交叉缠绕、变密度和高维的电子商务评论数据集能够快速、正确的选择聚类中心，提高聚类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 共享 近邻 优化 密度 峰值 中心 选取 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种共享近邻优化的密度峰值聚类中心选取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取电子商务评论数据；计算评论数据两两之间的距离，得到距离矩阵；根据所述距离矩阵计算共享近邻相似度；根据所述共享近邻相似度，计算每条评论数据的局部密度；根据所述距离矩阵和局部密度，获取每条评论数据的最近较大密度点距离；根据评论数据的局部密度和最近较大密度点距离选择聚类中心。
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