[发明专利]一种基于局部方向中心性度量的聚类方法有效
| 申请号： | 202010032456.1 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111291276B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 彭德华;桂志鹏;吴华意 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537;G06F18/231;G06F18/22;G06F18/2413 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部方向中心性度量的聚类方法，包括S1、根据企业POI位置数据的空间分布，建立KD‑Tree的二维空间索引；S2、遍历每个POI点，基于KD‑Tree的回溯操作搜索它的空间K最邻近；S3、计算每个点与其KNN邻域构成的角度方差，并将它归一化；S4、根据指定的角度方差阈值把所有点划分为内部点和边界点；S5、根据连接的规则把内部点连接成多个聚类簇，直到所有内部点都已经有归属的聚类簇；S6、将所有边界点归类到与其最邻近的内部点的聚类簇。本发明采用基于KNN和基于方向的核心思想能够有效解决这两个问题，既能同时准确地识别密集和稀疏的聚类簇，也能将连接的多个不同簇进行合理的分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 方向 心性 度量 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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