[发明专利]一种基于树状基学习器的混合特征数据聚类方法及系统在审
| 申请号： | 202111073665.1 | 申请日： | 2021-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN114004271A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 范庆来;倪勇龙;陈义;周君良;钱至远;朱霄;蒋肇标;郭庆 | 申请（专利权）人： | 浙江浙石油综合能源销售有限公司;浙江浙能技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 黎双华 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市西湖区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于混合特征数据集聚类技术领域，公开了一种基于树状基学习器的混合特征数据聚类方法及系统，其方法包括步骤：S1、对样本集进行随机子采样生成N个不同的子样本集；S2、对每个子样本集进行树状基学习器的训练，并得到训练完成后的N颗树以及聚类簇数量K；S3、基于训练完成后的N颗树，统计任意两个样本之间的相似度矩阵，并将所有相似度矩阵归一化，以得到多个归一化相似度矩阵；S4、将聚类簇数量K以及多个归一化相似度矩阵作为谱聚类模型的输入，以得到样本集最终的聚类结果。本发明设计了高纬度、混合特征情况下的数据聚类方法，可解决数据集维度过高以及连续特征和离散特征混合情况下无法明确定义相似性概念导致难以聚类的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 树状 学习 混合 特征 数据 方法 系统 | ||
【主权项】：
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