[发明专利]大规模向量场数据处理方法有效
| 申请号： | 201310239739.3 | 申请日： | 2013-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN103324705A | 公开（公告）日： | 2013-09-25 |
| 发明（设计）人： | 汪云海;范超然;王天化;陈宝权 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 吴平 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种大规模向量场数据处理方法，包括如下步骤：从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存；利用流式K-means算法对内存中的向量场数据进行处理并得到若干个聚类中心；构建聚类中心的邻居关系；根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类。上述大规模向量场数据处理方法，从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存，避免了将所有的向量场数据一次性全部载入内存，而利用流式K-means算法对内存中的向量场数据进行处理以及根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类也极大地降低了聚类的时间复杂度，因此上述大规模向量场数据处理方法对计算机的性能、内存要求均比较低，并且能够较快地处理大规模向量场数据。 | ||
| 搜索关键词： | 大规模 向量 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
一种大规模向量场数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存；利用流式K‑means算法对内存中的向量场数据进行处理并得到若干个聚类中心；构建聚类中心的邻居关系；根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类。
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