[发明专利]基于直觉模糊C均值的汽车数据聚类方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910865982.3 申请日: 2019-09-12
公开(公告)号: CN110569915B 公开(公告)日: 2022-04-01
发明(设计)人: 耿玉水;王菲;张焕颖 申请(专利权)人: 齐鲁工业大学
主分类号: G06K9/62 分类号: 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: 250353 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 本公开公开了基于直觉模糊C均值的汽车数据聚类方法及系统,输入设定参数和汽车数据集特征值矩阵;利用改进的直觉模糊熵,对汽车数据集特征值矩阵进行加权计算,获得加权后的特征值矩阵;定义密度参数,确定初始聚类中心;判断迭代次数是否小于设定迭代阈值,如果是,则进入隶属度矩阵计算步骤,否则进入输出步骤;隶属度矩阵计算步骤:计算隶属度矩阵;利用隶属度矩阵更新聚类中心;判断上一时刻数据集对于聚类中心的欧氏距离平方和,与当前时刻数据集对于聚类中心的欧氏距离平方和的差值是否小于设定阈值;如果是,则进入输出步骤,如果否,则返回隶属度矩阵计算步骤;输出步骤:输出隶属度矩阵和聚类中心,求得汽车数据聚类结果。
搜索关键词: 基于 直觉 模糊 均值 汽车 数据 方法 系统
【主权项】:
1.基于直觉模糊C均值的汽车数据聚类方法,其特征是,包括:/n输入设定参数和汽车数据集特征值矩阵;/n利用改进的直觉模糊熵,对汽车数据集特征值矩阵进行加权计算,获得加权后的特征值矩阵;/n定义密度参数,确定初始聚类中心;/n判断迭代次数是否小于设定迭代阈值,如果是,则进入隶属度矩阵计算步骤,否则进入输出步骤;/n隶属度矩阵计算步骤:计算隶属度矩阵;/n利用隶属度矩阵更新聚类中心;/n判断上一时刻数据集对于聚类中心的欧氏距离平方和,与当前时刻数据集对于聚类中心的欧氏距离平方和的差值是否小于设定阈值;如果是,则进入输出步骤,如果否,则返回隶属度矩阵计算步骤;/n输出步骤:输出隶属度矩阵和聚类中心,根据最大隶属度原则求得汽车数据聚类结果。/n
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