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[发明专利]协同聚类的方法和设备-CN201410084478.7有效
发明人：肖龙飞;陈小军;王书强 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2014-03-07 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种协同聚类的方法和装置，该方法包括：迭代执行下列过程，以对待聚类的数据进行协同聚类：根据上次迭代过程得到的待聚类的数据的每个元素的权重以及上次迭代过程得到的类簇中心的值，将待聚类的数据的每个元素划分到至少一个类簇中；根据待聚类的数据的每个元素的类簇的划分结果和待聚类的数据的每个元素的权重，更新待聚类的数据的类簇中心的值；根据更新后的待聚类的数据的类簇中心的值，更新待聚类的数据的每个元素的权重，其中，类簇中距离所述类簇的中心越远的元素的权重越小本发明实施例的协同聚类的方法，能够降低噪声数据对聚类的影响，提高聚类效果。
协同方法设备

[发明专利]数据聚类方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110352960.4在审
发明人：郭峰;杨宇轩;沈矗 -专利权人：奇安信科技集团股份有限公司;网神信息技术（北京）股份有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种数据聚类方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及数据挖掘技术领域。该方法通过将文本数据进行初次聚类后，根据初次聚类结果将高维特征向量中多个维度的语义特征替换为一个维度的类簇标签，实现数据的降维，再将降维后的数据再次进行聚类，从而可以在再次聚类的过程中有效减少计算量，提高聚类效率，并且通过再次聚类可以确保聚类效果，该实现方式可以兼顾聚类效率和聚类精度。
数据方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于海量电力数据的云计算方法、系统-CN202211225416.4有效
发明人：王皓然;刘俊荣;魏力鹏;班秋成;周泽元;陶佳冶;付鋆;吕嵘晶;李荣宇 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/23211 文献下载
摘要：本申请提供一种基于海量电力数据的云计算方法、系统，由于初始聚类中心的选取对聚类效果影响十分明显，随机选取初始聚类中心缺乏科学性，当初始的聚类中心点选择为同一类时，聚类效果不理想。因此，通过对电力数据集进行处理，提升初始聚类中心选取的合理性，能够有效提升聚类效果。而通过计算每个电力数据对象到聚类中心的距离，进行聚类，不断迭代，直到满足结束条件，完成聚类。
一种基于海量电力数据计算方法系统

[发明专利]一种基于商空间理论的K-means聚类方法-CN201410037923.4在审
发明人：周红芳;张国荣;刘园;郭杰;段文聪;王心怡;何馨依 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2014-01-26 - 公布日： 2014-05-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：基于商空间理论的K-means聚类方法，先输入聚类数K和数据集X，然后对数据集进行聚类，最后输出聚类结果。本发明聚类方法对任意形状的类簇、有噪声点都具有较好的聚类结果，在聚类效果上远胜过K-means算法，并且本发明在时间性能上远远好于MSCA算法，综合时间性能和聚类效果，整体效果最好。
一种基于空间理论 means 方法

[发明专利]数据聚类的方法和装置-CN201810239450.4在审
发明人：李树海;王硕 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了数据聚类的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：确定待聚类的数据集的最小聚类半径集合；从最小聚类半径集合中确定至少一个聚类半径；根据至少一个聚类半径对待聚类的数据集进行聚类。该实施方式能够获取多个聚类半径，能够基于多个聚类半径将数据集分成不同密度的簇，提高了聚类的准确率，降低了计算的复杂度。
聚类数据集方法和装置数据聚类集合计算机技术领域复杂度准确率

[发明专利]聚类结果处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310612331.X在审
发明人：刘昊骋;孙倩;鲁俊杉;魏承东;许海洋;安云静 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本公开提供了聚类结果处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习以及大数据处理等人工智能领域，可应用于智慧金融等场景。其中的方法可包括：获取对待处理的样本进行无监督聚类后的聚类结果，聚类结果包括至少两个类簇；获取以下评估信息中的至少一种：类簇间的区分度信息、类簇内的指标变量分布信息、聚类变量在指标变量上的区分度信息，其中，聚类变量以及指标变量均为样本的变量，聚类变量为参与聚类的变量，指标变量为用于评估聚类结果的变量；根据获取到的评估信息确定出聚类结果是否合理。应用本公开所述方案，可实现对于聚类结果的有效评估等。
结果处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]障碍物检测方法和装置-CN202110463644.4在审
发明人：杨福威;史院平;吴宏升;韩志华 -专利权人：苏州挚途科技有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种障碍物检测方法和装置，获取毫米波雷达采集的与障碍物有关的第一数据和激光雷达采集的第二数据；采用第一聚类规则对第一数据包含的障碍物进行聚类，得到至少一个第一聚类簇；针对每个第一聚类簇，确定第一聚类簇对应的聚类障碍物的属性信息；采用第二聚类规则对第二数据包含的障碍物进行聚类，得到至少一个第二聚类簇；针对每个第二聚类簇，确定第二聚类簇对应的聚类障碍物的属性信息；基于第一聚类簇对应的聚类障碍物的属性信息和第二聚类簇对应的聚类障碍物的属性信息该方式针对不同的雷达传感器采用不同的聚类方式，有效合并了分裂的障碍物和消除了虚假障碍物，提高了障碍物跟踪和检测精度。
障碍物检测方法装置

[发明专利]一种文本聚类的方法、装置、服务器及存储介质-CN202010462202.3在审
发明人：雒冬梅;孙瑞鸿;袁振杰;郝瑞;李慧强;宋亚莲 -专利权人：软通动力信息技术有限公司
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本聚类的方法、装置、服务器及存储介质。其中，该方法包括：基于待聚类文本库内每一待聚类文本中的关键词数量和每一关键词在待聚类文本库中包含该关键词的文本数量，计算每一关键词在该待聚类文本中的参考权重；通过待聚类文本库中的每一关键词在该待聚类文本中的词频和在待聚类文本库中的逆文本频次，以及该待聚类文本中的最大词频，调节每一关键词的参考权重，得到每一关键词在该待聚类文本中的实际权重；采用每一关键词在各个待聚类文本中的实际权重，对待聚类文本库内的待聚类文本进行聚类，得到对应的文本聚类结果本发明的技术方案解决了现有技术中无法准确的计算各个文本的关键词权重的问题，提高了文本聚类的准确性。
一种文本方法装置服务器存储介质

[发明专利]一种用于鉴别诊断慢性支气管炎的高斯模糊聚类计算方法-CN201710595946.0在审
发明人：陆维嘉 -专利权人：陆维嘉
申请日： 2017-07-20 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于鉴别诊断慢性支气管炎的高斯模糊聚类计算方法。所述方法包括从电子病历系统中获取诊断为慢性支气管炎患者检验数据，使用层次聚类算法计算初始聚类数，根据初始聚类数随机挑选聚类中心，使用映射将聚类中心与样本映射到希尔伯特空间，在希尔伯特空间内根据聚类中心计算样本的隶属度矩阵，并使用计算出来的隶属度矩阵计算新的聚类中心，不断的迭代计算隶属度矩阵和聚类中心直到聚类中心的变化小于阈值，根据得出的聚类中心计算聚类粒度值，循环所有的初始聚类数并进行上述步骤，取粒度值最小的聚类中心作为最终聚类结果
一种用于鉴别诊断慢性支气管炎模糊计算方法

[发明专利]一种文本聚类方法及装置-CN201910250896.1在审
发明人：王晓琳 -专利权人：珠海远光移动互联科技有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本聚类方法及装置，解决了现有文本聚类存在的文本聚类时间长、效率低、效果差的问题。本发明中的文本聚类方法包括以下步骤：采集数据构建文本库，得到所述文本库中的所有特征词，根据各特征词在文本库所有特征词中出现的频次，得到各特征词的权重，将特征词及对应的特征词权重保存至数据库中；采集各待聚类文本，获取所述各待聚类文本中的特征词；根据所述各待聚类文本中的特征词及其在所述数据库中的权重，得到各特征词的词向量、各待聚类文本的句向量以及所有待聚类文本的特征向量；利用所述待聚类文本的特征向量，对所述待聚类文本进行聚类本发明中方法能够有效缩短文本聚类时间、提升聚类效率、达到较好的聚类效果。
聚类特征词文本聚类文本文本库权重特征向量数据库采集数据词向量构建向量采集保存

[发明专利]图像聚类方法、系统、设备及机器可读介质-CN201911302281.5在审
发明人：周曦;姚志强;吴媛;杨开 -专利权人：上海云从汇临人工智能科技有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种图像聚类方法、系统、设备及机器可读介质，包括有：获取待聚类图片的一个或多个特征向量组；对所述待聚类图片进行基于一个或多个特征向量组的聚类，若某一待聚类图片的某一特征向量组与另一聚类图片对应的特征向量组属于同一聚类，将所述某一待聚类图片归入另一聚类图片所属的聚类中。与现有技术中仅针对时间进行的单一聚类相比，本发明通过一个或多个特征向量组进行聚类，能够对庞大复杂的图像数据集进行多维度聚类，可以进行时间戳、地理位置、场景、时间戳+地理位置、时间戳+场景等聚类，可以将图像数据集聚合成多个类别通过多维度聚类后，能够在图像数据集中便捷地、快速地找到有用信息。
图像方法系统设备机器可读介质

[发明专利]提供数据、形成聚类及选择目标聚类的方法、系统及设备-CN200710135750.X有效
发明人：施广宇;龙有水 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2007-08-10 - 公布日： 2009-02-11 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种点对点网络中为形成聚类提供数据的方法，其包括：获取一段时间内对等体和各外部聚类的高速连接总次数、非高速连接总次数；并将记录的数据发送到形成新聚类的聚类服务器。本发明方法还公开了一种点对点网络中形成聚类的方法，其包括：聚类服务器接收对等体记录并发送的所属对等体和某外部聚类的高速连接总次数、非高速连接总次数的数据，并根据所述数据获得和外部聚类的高速连接概率，取概率达到条件的对应外部聚类形成新的聚类相应地，本发明方法还公开了一种点对点网络中形成聚类的系统，一种对等体，一种聚类服务器，一种选择目标聚类的方法，以及相应对等体。本发明能够被用来为初始聚类间的通信选择较优的目标聚类。
提供数据形成选择目标方法系统设备

[发明专利]特征化密度峰聚类的出租车热点区域提取方法-CN202010449285.2有效
发明人：汪小寒;罗永龙;张泽培;何增宇;胡王悟 -专利权人：安徽师范大学
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征化密度峰聚类的出租车热点区域提取方法，方法具体包括如下步骤：S1、选取一定数量的特征点放入特征点集合中，计算特征点集合中每个特征点的支持度；S2、计算密度峰聚类过程中的聚类指标，即特征点的局部密度和聚类中心距离，基于将特征化过程中得到的支持度结合聚类指标构建三维决策图；S3、基于三维决策图来选取聚类中心、基本聚类点以及噪声点；S4、基于聚类中心对基本聚类点进行聚类，形成聚类簇，一个聚类簇对应出租车的一个热点区域基于特征化原理采用三维决策图来准确定位聚类中心、基本聚类点以及噪声点，由于采用特征点以及支持度模拟原始数据，进而提高了聚类效率，同时解决二维决策图无法处理重合点的问题。
特征密度峰聚类出租车热点区域提取方法

[发明专利]用于车辆的聚类方法、装置、设备和存储介质-CN202110050122.1有效
发明人：薛高茹;袁亚运;何文彦;石露露;王晨红;秦屹 -专利权人：森思泰克河北科技有限公司
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明适用于雷达测控技术领域，提供了一种用于车辆的聚类方法、装置、设备和存储介质，其中，用于车辆的聚类方法包括：获取预先根据基于密度的聚类算法对路段中车辆处理得到的多个聚类中的第一目标聚类；根据第一目标聚类对应的点云中各个点的第一目标参数的特征向量之间的欧式距离，获取第一目标聚类对应的点云的第一距离矩阵Cn×n；将第一距离矩阵中的最大值所在的行号对应的点确定为第一聚类中心，将第一距离矩阵中的最大值所在的列号对应的点确定为第二聚类中心；根据第一聚类中心和第二聚类中心，对第一目标聚类对应的点云进行聚类，得到多个第一车辆聚类。采用本发明可以提高拥堵路段的车辆的聚类准确度。
用于车辆方法装置设备存储介质

[发明专利]一种用于污水异常检测的改进型层次聚类方法-CN201910187308.4在审
发明人：张宇;汤哲 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种一种用于污水异常检测的改进型层次聚类方法，本发明提供了一种应用于污水异常检测自动化监控的改进型层次聚类方法，结合机器学习中的网格聚类思想，通过LDA信息增益算法进行终止条件的判定，从而实现聚类的高效和精准，确定出数据的最佳聚类方案，通过对正常簇和异常簇的判别来确定污水处理中的异常。为了识别污水处理数据中的异常数据，应用了一种基于网格的改进型层次聚类算法进行数据异常的检测。算法使用网格聚类进行数据预处理，并采用LDA算法进行聚类最优的判定。网格聚类的结合提高了整体的聚类效率，同时凝聚型层次聚类保证了整个聚类过程的精准程度，基于LDA的信息增益算法作为聚类的终止条件，从而很好的解决了层次聚类算法中聚类效果不稳定的问，在投影后使得“类内方差最小，类间方差最大”。
聚类层次聚类改进型网格聚类异常检测层次聚类算法信息增益算法终止条件方差污水判定污水处理数据预处理自动化监控机器学习聚类过程数据异常异常数据网格算法投影应用检测凝聚保证