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[发明专利]一种基于GACUC和Delaunay三角网的空间聚类方法-CN201410299160.0有效
发明人：刘仁义;杜震洪;张丰;张逸然;徐聪 -专利权人：浙江大学
申请日： 2014-06-27 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GACUC和Delaunay三角网的空间聚类方法，空间聚类方法从空间数据的空间属性和非空间属性两种特性进行聚类，使每个聚类簇内的空间要素之间具有非空间属性的最大相似性，且具有空间要素的空间可达性采用GACUC（贪心凝聚分类效用聚类方法）进行非空间属性聚类，支持非数字类型属性项的非空间属性聚类，扩大了聚类方法的应用范围，同时，基于Delaunay三角网来进行空间属性的聚类，实现了空间数据的非空间属性和空间属性这两个固有属性的聚类，更为准确地挖掘出各空间要素之间的关联关系和分布规律。本发明技术实现方法简单，采用计算机自动处理，节约了数据处理分析时间，提高了聚类结果的准确性和可用性，在空间数据挖掘领域应用前景非常广泛。
一种基于 gacuc delaunay 三角空间方法

[发明专利]数据存储方法及装置、数据查询方法及装置-CN202011035973.0有效
发明人：楼仁杰;李飞飞;占超群;魏闯先 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本说明书提供数据存储方法及装置、数据查询方法及装置，其中该数据存储方法包括：对待存储数据集进行聚类，确定多个聚类中心点；针对该多个聚类中心点中的每一个聚类中心点，根据该聚类中心点，确定对应的近邻聚类中心点，将该聚类中心点和对应的近邻聚类中心点构成的空间确定为聚类子空间；根据该聚类子空间，对该待存储数据集中的待存储数据进行存储。把聚类算法和近邻图思想进行了结合，在一层聚类的基础上，引入了二层子空间的近邻图关系，把一层的空间进一步划分为更为细致的二层聚类子空间，从而提升整个索引的检索准度。
数据存储方法装置查询

[发明专利]基于自适应子空间学习的迭代文本聚类方法-CN201310230981.4有效
发明人：吴娴;杨兴锋;张东明;何崑 -专利权人：南方报业传媒集团
申请日： 2013-06-09 - 公布日： 2013-09-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应子空间学习的迭代文本聚类方法，包括以下步骤：（1）初始化：将文本语料表示成文本向量空间,采用仿射传播聚类方法产生初始K个聚类，所有文本的聚类类别表示为初始类归属指示矩阵。（2）子空间投影与聚类之间的迭代：将初始类归属指示矩阵作为先验知识，以最大化平均邻域边缘为目标求解子空间投影矩阵，将文本向量空间投影到子空间，并在子空间中采用仿射传播聚类方法产生K个聚类，从而更新类归属指示矩阵；基于子空间投影矩阵和类归属指示矩阵计算收敛函数，直到函数收敛，退出迭代，完成文本聚类。本发明对文本数据的大小和分布无限制，子空间求解和聚类被融合到统一框架下，通过迭代的策略取得全局最优的聚类结果。
基于自适应空间学习文本方法

[发明专利]用于空间内人体感知的方法、装置、设备及存储介质-CN202210916734.9在审
发明人：唐念行;郭鹏;邓邱伟;黄橙;吕顺 -专利权人：华中科技大学;青岛海尔科技有限公司;海尔智家股份有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： H04B17/309 文献下载
摘要：本申请涉及智慧家居技术领域，公开一种用于空间内人体感知的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取设定空间内无线保真WIFI波的当前信道状态信息CSI数据，得到当前空间聚类信息；确定所述当前空间聚类信息与第一空间聚类信息之间存在的当前差异空间聚类信息，其中，所述第一空间聚类信息为所述设定空间内无人状态时对应的空间聚类信息；根据保存的第一空间聚类信息与空间地图信息之间的映射关系，确定与所述当前差异空间聚类信息匹配的当前空间信息，并将所述当前空间信息确定为感知出的当前人体空间信息。这样，实现了人在空间下的精准感知。
用于空间人体感知方法装置设备存储介质

[发明专利]基于聚类空间映射的彩色图像主色快速提取方法及系统-CN202010025357.0有效
发明人：刘尊洋;王自荣;孙晓泉;叶庆;徐英;豆贤安 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于聚类空间映射的彩色图像主色快速提取方法及系统，包括：将彩色图像由CIELAB颜色空间表示且进行颜色空间量化获得若干级颜色并统计每级颜色在彩色图像中出现的频次及单元；将聚类样本由像素空间映射到颜色空间得到颜色样本空间及单元；使用谱系聚类算法对映射后的颜色样本空间中的各级色彩进行聚类并获取谱系聚类类心及单元；以谱系聚类的结果作为初始类心对聚类样本进行快速模糊C均值聚类并确定背景主要颜色及单元。
基于空间映射彩色图像快速提取方法系统

[发明专利]一种基于时序相关性的空间聚类方法-CN201610404636.1在审
发明人：杜一;崔文娟;吕菲;周园春;黎建辉 -专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时序相关性的空间聚类方法。该方法包括：1)选取将要聚类的空间点的集合；2)根据空间点在地理上的关系进行第一次聚类，将隶属于同一地理关系的空间点聚为一类；3)确定第二次聚类时使用的时序数据的时间区间T，取出每个空间点在时间区间T内的数据值，形成时间序列；4)根据步骤2)中得到的聚类结果和步骤3)得到的时间序列，计算同一类中任意两个空间点之间的时序相关性；5)对于步骤2)中的每一聚类结果，结合步骤4)得到的时序相关性，对每一聚类结果进行二次聚类，形成最终的聚类结果。本发明对于空间对象聚类时使用两步聚类，加入考虑各对象之间的时序相关性特性，使得聚类结果更加准确，更具有现实意义。
一种基于时序相关性空间方法

[发明专利]基于Getis-Ord Gi*的用电量多元空间聚类方法-CN201810278046.8在审
发明人：周明磊;徐志强;孙晨;王尚俊;李志伟;孙晓超;虞正尧;卲炎君 -专利权人：浙江华云信息科技有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于Getis‑Ord Gi*的用电量多元空间聚类方法。涉及一种聚类方法。目前，聚类方法并未考虑到由于变量的空间依赖关系而产生的集聚，导致聚类结果不准确，不能客观反映多产业用电区域的用电热点、冷点集聚情况。本技术方案包括步骤是1)先对所在区域构建空间依赖关系，确定空间权重；2)对每个变量进行空间自相关分析确定其存在空间依赖关系；3)将属性变量转换为带有空间元素的Gi*统计变量，并重新构建多变量空间矩阵；4)对该矩阵采用轮廓线系数方法来确定最优聚类数，然后采用k‑means聚类方法来进行聚类；本技术方案解决了多变量的空间聚类问题，有效提升了变量的聚类效果，客观反映多产业用电区域的用电热点、冷点集聚情况。
聚类依赖关系集聚多元空间客观反映用电区域多变量用电量冷点矩阵自相关分析方案解决聚类结果空间矩阵空间聚类空间元素属性变量所在区域重新构建空间权轮廓线构建转换统计

[发明专利]一种基于Getis-Ord Gi*的用电量多元空间聚类方法-CN201810297591.1在审
发明人：陈理;陈晓;叶方彬;陈玉峰;钮亮;余允涛;陈芳;夏未君;李熊 -专利权人：国网浙江海盐县供电有限公司;国网浙江省电力有限公司;中国计量大学;浙江华云信息科技有限公司;国家电网公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于Getis‑Ord Gi*的用电量多元空间聚类方法，涉及一种聚类方法。目前，聚类方法并未考虑到由于变量的空间依赖关系而产生的集聚，导致聚类结果不准确，不能客观反映多产业用电区域的用电热点、冷点集聚情况。本技术方案包括步骤是1)先对所在区域构建空间依赖关系，确定空间权重；2)对每个变量进行空间自相关分析确定其存在空间依赖关系；3)将属性变量转换为带有空间元素的Gi*统计变量，并重新构建多变量空间矩阵；4)对该矩阵采用轮廓线系数方法来确定最优聚类数，然后采用k‑means聚类方法来进行聚类；本技术方案解决了多变量的空间聚类问题，有效提升了变量的聚类效果，客观反映多产业用电区域的用电热点、冷点集聚情况。
聚类依赖关系集聚多元空间客观反映用电区域多变量用电量冷点矩阵自相关分析方案解决聚类结果空间矩阵空间聚类空间元素属性变量所在区域重新构建空间权轮廓线构建转换统计

[发明专利]一种基于高维重叠数据分析的子空间聚类方法-CN201711074990.3在审
发明人：费博雯;邱云飞;刘大千 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2017-11-06 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于高维重叠数据分析的子空间聚类方法，涉及机器学习技术领域。该方法针对需要聚类的数据矩阵建立加权的混合范数子空间表示模型，利用线性交替方向法得到加权的混合范数子空间表示模型中优化后的系数矩阵，根据优化后的系数矩阵建立相似度矩阵，应用谱聚类算法对相似度矩阵进行子空间划分，得到初始聚类结果，建立子空间的重叠概率模型，采用重叠概率模型应用于初始子空间划分结果中，对子空间进行重叠判断，校验子空间聚类结果，得到最终的聚类结果。本发明提供的一种基于高维重叠数据分析的子空间聚类方法，能提高同一子空间数据的稠密性和不同子空间数据的稀疏性，提高聚类的准确率。
一种基于重叠数据分析空间方法

[发明专利]一种空间点的聚类方法、装置及电子设备-CN202110736169.3有效
发明人：李岩岩 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本公开提供了一种空间点的聚类方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，尤其涉及智能交通领域。具体实现方案为：根据多个待处理空间点之间的距离，将所述多个待处理空间点进行聚类，得到多个第一聚类组；针对每个第一聚类组，确定将该第一聚类组所有待处理空间点包围在内的第一外接图形；根据各个第一聚类组的第一外接图形之间的距离，对所述多个第一聚类组进行合并，得到至少一个第二聚类组。可以提高聚类效率。
一种空间方法装置电子设备

[发明专利]一种多视数据子空间聚类方法-CN202010141519.7有效
发明人：胡永利;孙道治;孙艳丰;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：公开一种多视数据子空间聚类方法，其能够充分揭示多视数据的结构信息，提高图像的聚类性能。这种多视数据子空间聚类方法，该方法包括以下步骤：(1)在多视数据子空间聚类的方法中加入低秩表示约束；(2)在多视数据子空间聚类的方法中加入稀疏表示约束；(3)通过一个前后级联构建特定形式的聚类相似度矩阵
一种数据空间方法

[发明专利]一种城市空间形态自动分区方法与系统-CN201811188233.3在审
发明人：杨俊宴;曹俊;刘志成;王桥;姚莉;任刚;刘志远;崇志宏 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市空间形态自动分区方法与系统，方法包括：获取给定范围内的城市空间形态基础数据，得到多个空间单元；针对每个空间单元，按照设定的多个城市空间形态指标自动计算，生成城市空间形态特征汇总表；将城市空间形态特征汇总表所对应的矩阵采用无监督聚类算法进行聚类，聚类过程中，设置不同的聚类参数进行多次聚类运算，并对各聚类结果进行评分，确定最佳聚类结果；根据最佳聚类结果，得到城市空间形态自动分区的结果；并进一步可分析指标之间的相关性，得到关键影响指标。本发明可以客观而全面地洞悉城市空间形态的特征，进而形成自动分区的结果及关键影响指标，避免了传统方法中容易出现的主观判断或考察维度单一等问题。
城市空间自动分区聚类结果关键影响空间单元形态特征矩阵基础数据聚类参数聚类过程聚类算法聚类运算形态指标主观判断自动计算无监督聚类维度考察分析

[发明专利]基于网格重拆分小波聚类的柔性负荷聚类方法和装置-CN201911402868.3有效
发明人：李虎成;卜强生;高磊;徐青山;刘伟 -专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;东南大学;江苏省电力试验研究院有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网格重拆分小波聚类的柔性负荷聚类方法和装置，对构造的原始负荷数据空间网格拆分后再进行边缘负荷数据网格重拆分，对存储于重拆分网格下的负荷数据应用小波变换，形成新的负荷数据空间；在新的负荷数据空间中寻找连通单元并进行小波聚类，得到聚类单元，为每个聚类单元添加相应的柔性负荷聚类标签，将新的负荷数据空间中负荷数据的聚类标签传递给原始负荷数据空间中的负荷数据，输出柔性负荷聚类集合。本发明能够对各类的柔性负荷根据其负荷特征进行聚类，将具有相似特征属性的柔性负荷对象聚合，从而为大量柔性负荷的集中控制、调度提供参考。
基于网格拆分小波聚类柔性负荷方法装置

[发明专利]一种基于Wi-Fi信号空间划分的两级定位方法-CN201610656535.3有效
发明人：周瑞;李志强;陈结松;桑楠;罗磊;张洋铭;陈俊铭 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-08-11 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于Wi‑Fi信号空间划分的两级定位方法，在对子区域采用K‑Means聚类进行划分后还进行了优化和离群点的处理。相比现有技术中仅对Wi‑Fi指纹进行信号空间的聚类，本发明在对信号空间聚类后引入聚类优化和离群点校正，从物理空间上对聚类进行校正，即本发明对信号空间与物理空间两者进行聚类，对子区域的划分更为准确。本发明在采样空间聚类算法将较大信号空间区域划分成更小而且特征更加明显集中的子区域，然后结合SVM分类算法和SVM回归算法来建模这种未知的依赖关系，进而提高定位精度。
一种基于 wi fi 信号空间划分两级定位方法

[发明专利]基于复合子空间的图像聚类方法-CN202310753855.0在审
发明人：杨博;李猛;刘姿邑 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了基于复合子空间的图像聚类方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、预训练卷积自动编码器；步骤2、训练复合子空间图像聚类网络；步骤3、应用谱聚类得到聚类结果。本发明采用无监督学习的方式实现图像聚类，通过同时学习输入空间和潜在空间中的自表达系数获得一个明确的非线性映射，将输入样本嵌入到相应的深度表征中，从而更好地捕获子空间结构，提高聚类精度。
基于复合空间图像方法

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