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[发明专利]一种改进的二分k-means聚类方法-CN201910387627.X在审
发明人：梁琨;叶子;张翼英 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进二分k‑means聚类方法，其主要技术特点是：利用自下而上的层次聚类改进二分k‑means聚类，聚类过程中无需指定K值个数，一次二分聚类即可获得最小SSE簇，再通过判别条件，使其自动收敛该方法的聚类性能优于K‑均值聚类算法和二分K‑均值聚类算法，使聚类后的结构更加紧密，簇边界更清晰。根据本发明实施例的改进二分k‑means聚类方法，通过计算误差平方和SSE衡量该聚类算法性能的优劣。通过层次聚类和二分k‑means聚类结合的改进算法对数据进行多次的聚类，直到收敛，可获得更好的聚类效果。
一种改进二分 means 方法

[发明专利]交互式层次聚类实现方法、装置、设备及可读存储介质-CN201910878011.2在审
发明人：黄启军;唐兴兴;李诗琦;陈瑞钦;卓本刚 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种交互式层次聚类实现方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：当检测到对样本集进行聚类操作的聚类指令时，从所述聚类指令中提取聚类配置参数；基于所述聚类配置参数对当前层次聚类模型下的所述样本集进行聚类操作，得到所述样本集的新层次聚类模型。实现了在层次聚类操作过程中，用户可结合自身领域经验对各层次聚类操作的各种参数进行配置，从而使得机器的聚类过程能够充分融合人类经验，提高了层次聚类算法的可操作性，也提高了训练得到的层次聚类模型的聚类效果。
层次聚类聚类样本集聚类操作配置参数指令层次聚类算法可读存储介质操作过程聚类过程人类经验融合检测配置

[发明专利]一种目标聚类数的获取方法、装置及计算机系统-CN201911081062.9有效
发明人：李朋;施斌;彭虎;孙迁 -专利权人：苏宁云计算有限公司
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种目标聚类数的获取方法、装置及计算机系统，其中所述方法包括：获取待分类数据集；对所述待分类数据集按照设定的至少两个聚类数分别进行聚类划分，获得所有所述聚类数对应的聚类划分结果；根据所述聚类数与所述对应的聚类划分结果，计算每一所述聚类数对应的聚类有效性指标；确定所有所述聚类有效性指标中值最小的聚类有效性指标对应的聚类数为目标聚类数。本申请技术方案给出了目标聚类数的获取方法，能够用于对数据集进行聚类划分，提高了数据集划分的准确率。
一种目标聚类数获取方法装置计算机系统

[发明专利]一种人像聚类方法、装置和计算机可读存储介质-CN202111555092.6在审
发明人：张阳;高圣兴;陈立力;周明伟 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种人像聚类方法、装置和计算机可读存储介质，该人像聚类方法包括：获取第一待聚类人像集，第一待聚类人像集包括多张待聚类人像图像；对待聚类人像图像进行特征提取处理，得到人像特征；采用随机森林模型对人像特征进行质量评估处理，得到人像质量评分；基于人像质量评分，对第一待聚类人像集进行筛选处理，得到第二待聚类人像集，第二待聚类人像集中的待聚类人像图像的人像质量评分均大于预设评分；对第二待聚类人像集进行聚类处理，得到聚类结果。通过上述方式，本申请能够在人像聚类处理前筛选出质量较高的待聚类人像图像，以提高人像聚类的效果。
一种人像方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]聚类实现方法和装置-CN201611040671.6有效
发明人：王龙;李超 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2016-11-10 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种聚类实现方法和装置，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：对待聚类数据集的聚类中心进行初始化；根据聚类中心，计算与待聚类数据集中的各数据点分别对应的最近聚类中心，其中，在计算所述最近聚类中心过程中消除了数据点自身平方计算带来的冗余；根据待聚类数据集中的各数据点的所述聚类中心的计算结果，更新聚类中心；返回执行根据聚类中心，计算与待聚类数据集中的各数据点分别对应的最近聚类中心的操作，直至满足聚类迭代结束条件。本发明实施例的技术方案，优化了现有的K‑means聚类算法，降低了K‑means聚类算法的计算复杂度。
实现方法装置

[发明专利]基于样本量的声纹聚类方法、装置、设备及存储介质-CN201910880452.6有效
发明人：冯晨;王健宗;彭俊清 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于样本量的声纹聚类方法、装置、设备及存储介质，即所述处理器将所述待聚类声纹样本集存储至所述缓存模块，并判断所述待聚类声纹样本集是否为样本量超过预设样本量阈值的大样本量样本集；若为所述大样本量样本集，则在所述存储模块中确定所述大样本量样本集对应的声纹聚类模型，作为目标声纹聚类模型；基于所述目标声纹聚类模型中的训练后的分区聚类算法对所述待聚类声纹样本集进行聚类，并输出所述待聚类声纹样本的聚类结果。本发明对不同规模的样本量采用不同的聚类模型，并通过分区聚类缩短了大样本量的待聚类声纹样本集的聚类时间，提升了聚类效果。
基于样本声纹方法装置设备存储介质

[发明专利]视频聚类方法及检测方法-CN201310202454.2在审
发明人：吕钊;杨东强 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2013-05-27 - 公布日： 2014-12-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种视频聚类方法及检测方法，其中，所述聚类方法包括：a.获取待聚类视频的集合，并进一步获取与每个所述待聚类视频相适应的文本信息；b.对每个所述待聚类视频，抽取视频特征c.根据所述待聚类视频的集合及其视频特征构造一N分图；d.对所述待聚类视频的集合进行初始化聚类以获得初始的视频聚类以及初始的视频特征聚类，将初始化聚类获得的聚类中心添加到所述N分图中，作为隐藏结点，计算所述视频聚类与所述视频特征聚类之间的权重矩阵并形成初始的关系簇网络；e.迭代更新所述文本特征、所述视频聚类、所述视频特征聚类以及所述关系簇网络以获得最优关系簇网络；以及f.根据获得的最优关系簇网络进行聚类跟踪或视频检测。
视频方法检测

[发明专利]基于混合聚类集成选择策略的聚类集成方法-CN201710286474.0在审
发明人：余志文;施一帆;李乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合聚类集成选择策略的聚类集成方法，步骤包括输入测试数据集样本矩阵X；对数据集样本矩阵X进行聚类操作，生成基础聚类结果集合；将基础聚类结果集合转换到新特征空间，且基础聚类结果集合中的每一个聚类结果作为新特征空间的每一个特征；使用特征选择技术对特征进行聚类集成选择，得到聚类结果子集；对聚类结果子集使用赋权函数获得最终聚类结果子集；集成最终聚类结果子集，得到最终聚类结果。本发明将聚类集成选择问题转化为特征选择问题，具有创新性；从多角度生成基础聚类结果，更具多样性；利用特征选择算法进行优化，避免人为因素及冗余度问题；考虑了局部和全局权重，有机结合各聚类结果子集，提升聚类准确性
基于混合集成选择策略方法

[发明专利]人脸图像聚类方法和装置-CN201910435653.5在审
发明人：林淑强;吴鸿伟;周成祖;王海滨;杜新胜;张永光 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了人脸图像聚类方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待聚类人脸图像，以及确定待聚类人脸图像的特征向量；确定目标存储区中是否存在至少一个聚类人脸图像集合；响应于确定存在，获取至少一个聚类人脸图像集合分别对应的聚类中心向量；对于至少一个聚类人脸图像集合中的每个聚类人脸图像集合，确定该聚类人脸图像集合对应的聚类中心向量与特征向量的相似度；响应于确定所得到的相似度大于等于预设的相似度阈值，将待聚类人脸图像添加入该聚类人脸图像集合，得到更新后聚类人脸图像集合。该实施方式提高了将待聚类人脸图像与聚类人脸图像集合进行相似性比较的效率，可以提高对待聚类人脸图像进行聚类的准确性。
聚类人脸图像集合人脸图像相似度聚类中心向量方法和装置特征向量目标存储区相似性比较响应预设更新

[发明专利]一种基于小世界现象的文本聚类方法-CN202110815796.6在审
发明人：陈雪;王小飞;王鹏 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小世界现象的文本聚类方法，具体步骤如下：(1)将文本集合中的所有文本首尾相接，合并为一个长文本；(2)对该长文本进行预处理；(3)将所有的名词和动词构建成一个词网络；(4)计算词网络中每个词的聚类系数；(5)根据步骤(4)所得的聚类系数，计算每个词的聚类权重；(6)将所有词的聚类权重进行softmax归一化，得到每个节点的聚类概率；(7)将词按照其聚类概率从大到小排列，选择TOPK个词作为聚类中心，对所有文本进行Kmeans聚类，输出聚类准确度。本方法充分利用文本结构的小世界特点，基于文本中词的聚类系数和聚类概率获取聚类中心，改进了传统的无监督聚类中随机选择聚类中心的方法，从而提高聚类收敛速度和聚类准确度。
一种基于世界现象文本方法

[发明专利]一种卫星网络聚类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110529629.5有效
发明人：刘江;张馨元;黄韬;张然 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本申请实施例提供的一种卫星网络聚类方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，通过获取目标卫星网络的一个或多个聚类方案；根据各聚类方案的链路连接信息，计算各聚类方案对应的可靠性得分和开销；针对目标卫星网络中的任一目标卫星节点，判断目标卫星节点对应的各聚类方案是否满足预设限制条件；根据判断结果，利用各聚类方案对应的可靠性得分和开销计算目标卫星节点对应的各聚类方案的聚类收益；根据聚类收益对目标卫星节点进行聚类。可以利用各聚类方案对应的可靠性得分和开销计算目标卫星节点对应的各聚类方案的聚类收益，从而利用聚类方案对应的聚类收益选取收益最大的聚类方案并执行，提高卫星网络聚类收益和经济型。
一种卫星网络方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于形态特征的电力负荷曲线自适应聚类方法-CN201710655080.8有效
发明人：刘友波;刘俊勇;吕林;李阳 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-08-03 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于形态特征的电力负荷曲线自适应聚类方法，其提取获取的电力负荷曲线的形态特征，获取设定量个函数密度值作为初始的聚类中心；通过计算最小聚类代价函数值对电力负荷曲线进行分类：当相邻两次迭代的聚类中心变化量小于或等于预设阈值时，将得到的聚类中心存入聚类中心集合；当设定量等于或大于预设阀值时，采用聚类中心集合中的所有聚类中心聚类得到聚类系谱图选取聚类中心和聚类中心数量；当相邻两次迭代的聚类中心变化量小于或等于预设阈值时，获取当前聚类中心，之后采用最小聚类代价函数值对电力负荷曲线进行分类；当所有电力负荷曲线均分类至聚类中心所在电力负荷曲线簇时，输出当前聚类中心，电力负荷曲线簇和聚类中心数量。
基于形态特征电力负荷曲线自适应方法

[发明专利]一种基于区域对称性的能源互联网聚类方法-CN202010529891.5有效
发明人：谢伟;明阳阳;曹军威;杨洁;黄旭东 -专利权人：四川华泰电气股份有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于区域对称性的能源互联网聚类方法，所述方法包括：获得具有二维属性的待聚类能源互联网对象，设定聚类数范围；以聚类数范围中的每个聚类数分别对所述待聚类能源互联网对象进行预聚类，对应得到多个聚类结果；计算所述多个聚类结果对应的区域对称性，并根据区域对称性确定目标聚类数；以目标聚类数和该目标聚类数下的聚类结果作为最终聚类结果。本发明能够通过结合区域对称性的聚类，能够获得属性分布更加对称的聚类结果，有利于实现自适应高效聚类，还提升了聚类的准确性和适合性；能够通过聚类的方式提取出用户生产或消费的典型模式，提高了用户能源生产和消费的可预测性
一种基于区域对称性能源互联网方法

[发明专利]基于马尔科夫聚类算法的动态聚类方法-CN201910980794.5在审
发明人：张陈欢;刘惟锦;张晓林;李雪;杨剑锋;黄益平 -专利权人：北京航天长峰科技工业集团有限公司
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于马尔科夫聚类算法的动态聚类方法，将数据集按照适合改进后的马尔科夫聚类算法的数据规模P进行批量聚类，即每次从数据集选取数据规模为P的数据集进行聚类；使用代表点算法在有新增数据时快速完成聚类更新，对于新增数据和原有数据分别利用代表类簇的代表点进行聚类，并根据聚类结果进行类别合并从而完成聚类更新，从而减少每次参与聚类的数据量，提高聚类的效率。本发明解决了马尔科夫聚类算法对大规模数据聚类精度低、速度缓慢的问题，主要应用于监控视频下类别数量未知的大规模人脸聚类。
基于马尔科夫聚类算法动态方法

[发明专利]基于能源供需结构分析的聚类方法及装置-CN202011476103.7在审
发明人：许德操;王星楠;刘庆彪;张桂红;李楠;秦绪武;白左霞;彭飞;王文昌;李金燐;井天军 -专利权人：国网青海省电力公司;中国农业大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于能源供需结构分析的聚类方法及装置，所述方法包括：基于待聚类的至少一个目标时间段的供用电数据，确定目标聚类簇的数量和每一簇的初始聚类中心；基于所述目标聚类簇的数量和每一簇的初始聚类中心，对所述至少一个目标时间段的供用电数据进行聚类；本发明提供通过在聚类前提前确定好准确的聚类簇的数量，并确定好聚类中心，避免了现有技术中供需关系评估方法在聚类时随机确定聚类簇的数量和聚类中心导致的聚类不准确的缺陷，提高了在分析电网供需关系进行聚类时的准确度。
基于能源供需结构分析方法装置