[发明专利]降维聚类的数据分析方法在审
| 申请号： | 201610842787.5 | 申请日： | 2016-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN106383889A | 公开（公告）日： | 2017-02-08 |
| 发明（设计）人： | 夏虎;康明;陈进宝 | 申请（专利权）人： | 国信优易数据有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京青松知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11384 | 代理人： | 郑青松 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区南*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种降维聚类的数据分析方法，其包括以下步骤S101、通过生成样本数据，对样本数据进行无量纲化处理，构造出模型所需的投影数据；S102、构造投影指标，并得到最优投影方向向量S103、对投影数据进行线性投影，得到一维投影特征值。本发明通过上述步骤，能将投影寻踪技术和动态聚类的方法相结合，应用于高维数据降维聚类的模型，既操作简单，又增加了模型的客观性；而且针对可能出现的决策者偏好的情况，本发明通过增加约束条件，使得模型能够综合考虑客观权重和决策者的偏好，扩大了模型的适用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 降维聚类 数据 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种降维聚类的数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、通过生成样本数据，对样本数据进行无量纲化处理，构造出模型所需的投影数据；S102、构造投影指标，并得到最优投影方向向量S103、对投影数据进行线性投影，得到一维投影特征值。
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