[发明专利]一种基于K-means的能耗感知的数据分类方法在审
| 申请号： | 201811403709.0 | 申请日： | 2018-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN109558905A | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 游新冬;吕学强;董志安 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于K‑means的能耗感知的数据分类方法，包括：首先从存储系统中提取指定数据指定时间段中每一天的访问频次，然后针对每一个数据构建相应的季节性特性数组，进而利用K‑means算法对数据进行聚类，设定相应的类别，具有不同季节特性的数据存储在不同的季节性存储区域，而针对不同的季节性存储区域中的数据进一步挖掘其潮汐特性，并将不同潮汐特性的数据分布在不同的存储区域。本发明通过提取数据的潮汐特性和季节性特性，利用K‑means对数据进行聚类存储，将具有相似访问特性的数据进行聚类存储，通过控制磁盘转速的方式，在不同的时间阶段上对不同的存储区域实施不同的能耗和性能模式，达到在季节和周的粒度范畴上的极佳降耗效果，能耗低。 | ||
| 搜索关键词： | 存储区域 季节性 能耗 聚类 潮汐 数据分类 感知 存储 磁盘转速 存储系统 时间阶段 数据存储 数据分布 数据构建 数据指定 提取数据 性能模式 时间段 降耗 数组 算法 访问 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种基于K‑means的能耗感知的数据分类方法，其特征在于，包括：提取数据的潮汐特性和季节性特性；利用K‑means对数据进行聚类存储。
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