[发明专利]一种基于k-means的高维含噪声数据的分类方法在审
| 申请号： | 201811468317.2 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109376800A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 陈子忠;丁鑫;夏书银;刘运胜 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于k‑means的高维含噪声数据的分类方法，涉及机器学习领域，利用本方法可以在对存在噪声属性的高维数据进行分类时取得较好的效果。包括以下步骤：首先每次利用已知类别的数据集的部分维度数据来构建多棵k‑means树，然后通过搜索每一棵树来得到待分类数据的预测类别，最后把每一棵树产生的分类结果进行投票，以得到最终的分类结果。本发明相对于一般的分类算法，大大提高了高维噪声数据的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 噪声数据 高维 分类结果 分类 机器学习领域 待分类数据 分类算法 分类效果 高维数据 数据集 构建 维度 噪声 搜索 投票 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于k‑means树的高维噪声数据分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：将已知类别的数据集作为训练集，每次利用训练集的部分维度数据来构建多棵k‑means树；S2：通过搜索每一棵树来得到待分类数据的预测类别；S3：对每一棵树产生的分类结果进行投票，以此来得到待分类数据的最终预测类别。
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