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[发明专利]基于快速选取地标点的图像谱聚类方法-CN201710720021.4有效
发明人：姬红兵;王益新;张文博;刘龙;王厚华;陈爽月;张海涛;苏镇镇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-08-21 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速选取地标点的图像谱聚类方法，主要解决现有图像谱聚类方法的聚类精度低和计算复杂度高的问题。其方法步骤为：(1)读取待谱聚类的所有的图像；(2)计算待谱聚类图像的近邻图；(3)选取地标点；(4)计算待谱聚类图像的特征稀疏表示矩阵；(5)计算待谱聚类图像的相关矩阵；(6)计算稀疏表示矩阵的右奇异特征矩阵；(7)识别聚类。本发明相对于现有的一些图像谱聚类技术可以降低图像的稀疏表示误差，提高谱聚类结果的准确率，并且计算复杂度低。
基于快速选取标点图像谱聚类方法

[发明专利]基于混合粒子群和灰狼算法的载荷谱合成方法及系统-CN202210668127.5有效
发明人：闫伟;梅娜;张琦;蔡彦彬;张继伟;李德芳 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明涉及载荷谱合成技术领域，提供了基于混合粒子群和灰狼算法的载荷谱合成方法及系统，包括：获取载荷谱数据；对载荷谱数据进行载荷谱片段划分后，得到样本数据；采用聚类算法对所有样本数据进行聚类；基于聚类结果，进行载荷谱合成；其中，聚类算法通过引入粒子群算法的速度和位置更新方式，来更新灰狼算法中的最佳狩猎位置，以优化聚类中心，使得聚类更准确，合成的载荷谱更加符合不同土壤硬度下的实际作业状况。
基于混合粒子灰狼算法载荷合成方法系统

[发明专利]一种基于改进谱聚类的搜索引擎排序方法与系统-CN201510132105.7有效
发明人：白亮;老松杨;郭金林;于天元;杨征 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2015-03-24 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进谱聚类的搜索引擎排序方法与系统，其中，该方法包括计算每两个初始网页文本内容之间基于密度的相似度，确定谱聚类的最佳类别数目；计算所述谱聚类的类中心向量与类均值，计算所述新网页文本内容与现有谱聚类之间的连接度，判断是否将所述新网页文本内容加入谱聚类中，判断所述谱聚类是否需要与其他谱聚类进行合并；接收使用者的查询向量，计算所述查询向量与所述现有谱聚类之间的相关度，建立网页链接的初始结果集，并将所述初始结果集中每个网页的相关度与
一种基于改进谱聚类搜索引擎排序方法系统

[发明专利]基于谱聚类的子空间聚类算法的数据处理方法及装置-CN202010716572.5有效
发明人：高冉;陈花竹;丁箭飞;孙旭明;张洪涛;司马大伟 -专利权人：中原工学院
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于谱聚类的子空间聚类算法的数据处理方法及装置。其中，该方法包括：确定谱聚类算法，确定待处理的数据集合的相似度矩阵的稀疏性正则项，将稀疏性正则项代入谱聚类算法，得到子空间聚类算法，根据子空间聚类算法对待处理的数据集合进行处理。通过谱聚类算法捕获数据的自表示矩阵和指标矩阵之间的自然关系，使数据具有有利于聚类的一些特性，进而通过稀疏性加权值，纳入谱聚类算法，进一步提高聚类的有效性，从而解决了相关技术中没有充分利用相似度矩阵与数据标签之间的关系，聚类性能较差，导致数据处理的效果差的技术问题。
基于谱聚类空间算法数据处理方法装置

[发明专利]一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202110560658.8在审
发明人：杨易扬;杨戈平;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质，解决了当前谱聚类方法中，优秀锚点选取和K均值计算耗时长的问题，本发明提出一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质，相对于传统近似谱聚类通过选取的锚点和原始数据点构建的稀疏表示矩阵Z构建ZZT来近似表示拉普拉斯图矩阵，然后获得其相对应的特征向量进行K均值聚类，获得最终聚类结果矩阵的方法，本发明不须最后的K均值聚类，实际在待谱聚类的原始数据规模较大时，K均值聚类耗费时间长，本发明将K均值运算规模从所有点变成了锚点，减少优秀锚点的获取时间，在保证一定准确率的前提下，减少谱聚类近似算法计算时间，特别是大规模谱聚类问题，能大幅减少运算时间。
一种谱聚类加速方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]基于多视图空谱联合的高光谱图像子空间聚类方法-CN202310313453.9在审
发明人：李显巨;管仁祥;陈伟涛;唐厂;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种基于多视图空谱联合的高光谱图像子空间聚类方法，包括：获取高光谱图像，对所述高光谱图像进行预处理获得空谱样本；提取所述空谱样本的纹理特征和空谱特征；分别根据所述纹理特征和所述空谱特征确定对应的纹理图和空谱图；将所述纹理图和所述空谱图输入构建好的多视图图卷积子空间聚类网络，输出所述高光谱图像的聚类结果，所述多视图图卷积子空间聚类网络包括双分支自表达模块、注意力融合模块和谱聚类模块。本发明提出的多视图图卷积子空间聚类网络，以注意力融合的方式并基于纹理信息和空谱信息，提高了高光谱图像的聚类精度，降低了计算复杂度。
基于视图联合光谱图像空间方法

[发明专利]一种考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类方法-CN202010699981.9有效
发明人：万灿;徐胜蓝;于建成;曹照静 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类方法，该方法通过负荷差分向量的余弦距离计算负荷形态变化相似性，构造衡量负荷相似程度的双尺度相似性度量方式；通过集成聚类实现聚类性能提升以及两种度量方式的有效结合，以谱聚类作为基聚类模型生成方法，通过选取不同相似性度量方式，设置不同聚类簇数以及随机运行来保证基聚类多样性，以加权一致性矩阵与谱聚类作为聚类集成策略，聚类集成过程中采取戴维森堡丁指数DBI或新的指标MDBI作为聚类评价指标，以DBI或MDBI的倒数为权重自适应设置依据计算一致性矩阵，再以谱聚类实现最终的集成聚类划分。该方法具有优良聚类有效性与鲁棒性，并可避免单一谱聚类方法对不同数据集需要参数寻优的缺陷。
一种考虑尺度相似性负荷曲线集成谱聚类方法

[发明专利]一种基于谱旋转的一步谱聚类方法-CN201811187977.3在审
发明人：朱晓峰;童涛;朱永华;郑威;张师超 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于谱旋转的一步谱聚类方法，涉及计算机大数据信息技术领域，解决的技术问题是提供一种谱聚类步骤精简且聚类准确率高的谱聚类方法，该方法通过将关系矩阵的学习，谱表示的学习，k‑means聚类的优化和转换矩阵的学习集成到一个框架中，使用原始数据集的降低维度后的低维特征空间来学习关系矩阵，通过对原始k‑means结果的旋转来寻找较优的聚类划分超平面，得到较优的聚类划分结果。本发明精简了谱聚类步骤，对大数据的聚类时间复杂度为线性，编写代码时只涉及到简单的数学模型，易于实施且聚类准确率高。
聚类关系矩阵大数据准确率低维特征空间信息技术领域学习时间复杂度原始数据集划分结果数学模型转换矩阵超平面维度计算机优化

[发明专利]一种基于DTW-LASSO-谱聚类的消费者聚类方法-CN201811265129.X有效
发明人：詹德川;王嘉时;董坚 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于DTW‑LASSO‑谱聚类的消费者聚类方法，采用DTW对不同待聚类消费者样本的时序特征相似性进行刻画，同时根据不同时间段消费者消费模式变动的特点，使用LASSO对数据所在时间段有效特征进行选择，之后给出了同时段DTW‑谱聚类与异时段DTW‑谱聚类两种实现，用户可根据实际情况自行选择。若用户选择同时段谱聚类，则得到同一时间段内不同消费者样本的有效分类；若用户选择异时段谱聚类，则通过多日聚类结果取交集挖掘一段时间内长久稳固的消费者消费轮动关系。
一种基于 dtw lasso 谱聚类消费者方法

[发明专利]基于聚类算法的非高斯天气雷达信号自适应谱矩估计方法-CN202210381368.1在审
发明人：董锡超;胡佳琪;陈志扬;田卫明;胡程;曾涛 -专利权人：北京理工大学;北京理工大学重庆创新中心
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类算法的非高斯天气雷达信号自适应谱矩估计方法，首先利用高斯混合模型对非高斯功率谱进行建模，并采用肘部法则计算非高斯信号中包含的高斯功率谱个数K；然后利用K‑means聚类算法对非高斯信号的功率谱的采样点进行聚类，将聚类的均值和方差作为谱矩的初值；最后采用期望最大算法进一步估计谱矩；本发明能够在天气信号功率谱为非高斯分布且传统谱矩估计方法失效时有效估计谱矩参数。
基于算法非高斯天气雷达信号自适应估计方法

[发明专利]一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法-CN201810380400.8有效
发明人：赵海峰;夏国峰;陈天聪;张少杰;汤振宇 -专利权人：安徽大学;安徽安大笃北信息科技有限责任公司
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法，首先对包含脑肿瘤的核磁共振成像的FLAIR模态图像进行超像素分割，再提取这些超像素块的灰度直方图特征，将超像素块的灰度直方图特征作为算法的输入，通过输入的特征计算图像的模糊相似性矩阵，然后通过NJW谱聚类算法进行聚类，进而得到最终的分割结果。本发明用模糊理论优化了谱聚类的相似性度量方式，在谱聚类的高斯距离度量方法上引入了模糊权重参数，定义了基于超像素特征的模糊相似性度量方式。本发明是一种自动的图像分割方法，不需要人为干预，并且利用基于超像素的模糊谱聚类分割算法，大大降低了谱聚类算法的时间复杂度，并且可以提高分割的精度。
一种基于像素模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法

[发明专利]基于量子计算的谱聚类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210154362.0在审
发明人：方圆;王伟;李蕾;窦猛汉 -专利权人：合肥本源量子计算科技有限责任公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量子计算的谱聚类方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待聚类的数据集，分别制备数据集内所有数值的量子态，并将所有数值的量子态每两个作为第一预设量子线路的初态；运行并测量第一预设量子线路，第一预设量子线路用于计算量子态间的相似度；根据测量结果得到量子态间的相似度，基于相似度构建用于谱聚类的拉普拉斯矩阵；根据拉普拉斯矩阵，确定数据集对应的待聚类样本，并根据待聚类样本完成谱聚类。利用本发明实施例，能够将量子计算与谱聚类算法进行结合，发挥量子计算的并行加速优势，降低处理传统谱聚类任务时所需要的计算量。
基于量子计算谱聚类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于加权空谱融合的无核快速谱聚类方法-CN202310162429.X在审
发明人：魏一苇;牛超;王艺婷;孟庆勋;任培楠;宋恒辛 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权空谱融合的无核快速谱聚类方法，包括：一、采用加权空谱和邻近填补方法对原始高光谱图像进行进行预处理，得到预处理后高光谱图像；二、构建预处理后高光谱图像的无核相似矩阵Z；三、构建预处理后高光谱图像的无核邻接矩阵W，并获取拉普拉斯矩阵L；四、采用谱聚类算法对拉普拉斯矩阵L进行聚类，输出聚类结果。本发明方法步骤简单，用加权空谱和邻近填补方法对高光谱图像进行预处理并构建无核邻接矩阵，之后采用谱聚类算法进行聚类，避免人工调优参数，实现了参数的自适应调优，节省人力物力。
一种基于加权融合无核快速谱聚类方法

[发明专利]一种结合自编码器的谱聚类算法、装置、设备及存储介质-CN202310505866.7在审
发明人：梁志壕;邱卫根 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/2323 文献下载
摘要：本发明涉及算机技术的无监督学习技术领域，公开了一种结合自编码器的谱聚类算法、装置、设备及存储介质。本发明的算法包括：计算目标数据对应的拉普拉斯矩阵；将预置聚类个数、所述目标数据和拉普拉斯矩阵作为输入，通过自编码器学习得到目标数据对应的特征；该自编码器学习时采用的总损失函数根据谱聚类的损失函数、稀疏性约束以及所述自编码器自身的损失函数得到；基于预置聚类算法对所述特征进行聚类，得到聚类结果。本发明使用自编码器对现有谱聚类算法中的特征分解步骤进行替代，并进行损失函数的改进，使得自编码器能兼顾到原有谱聚类算法的目标优化，解决了现有谱聚类算法对拉普拉斯矩阵进行特征分解的操作时间复杂度高的技术问题
一种结合编码器谱聚类算法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于谱聚类算法的选择性聚类集成方法-CN201410096258.6有效
发明人：徐森;李先锋;曹瑞;花小朋;徐静;陈荣 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2014-03-14 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于谱聚类算法的选择性聚类集成方法，包括以下步骤聚类成员生成；基于谱聚类算法选择代表成员；对代表成员进行集成；结束。本发明的显著优点是实现简单且可以有效提升聚类集成的效果。
一种基于谱聚类算法选择性集成方法

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