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[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]一种语义层次树构建方法以及装置-CN201810836275.7有效
发明人：蔡世清;郑凯;段立新;江建军;夏虎 -专利权人：国信优易数据股份有限公司
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种语义层次树构建方法和装置，其中，该方法包括：对数据集进行分类，得到至少一个分组，所述至少一个分组的每个包含至少一个词语；对所述至少一个分组进行组间层次聚类，得到第一层次聚类子树，其中，每个分组均为所述第一层次聚类子树的叶子节点；以及对每个分组进行组内层次聚类，得到与每个分组对应的第二层次聚类子树，其中，每个分组中所包括的词语均为与该分组对应的第二层次聚类子树的叶子节点；根据所述第一层次聚类子树和所述第二层次聚类子树，构造所述语义层次树本申请实施例能够基于大规模数据集合快速构建语义层次树。
一种语义层次构建方法以及装置

[发明专利]一种基于模糊对象语言概念格聚类的个性化商品推荐方法-CN202210226888.5在审
发明人：邹丽;侯铁;庞阔;路易斯·马丁内斯·洛佩斯 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊对象语言概念格聚类的个性化商品推荐方法，按照如下步骤进行：用户行为数据数据采集与处理，将收集到的数据初始化成模糊对象语言形式背景；构造模糊对象语言概念及概念格；寻找聚类原因；进行层次聚类；将层次聚类的结果与原因相对应；得到所需要的概念与层次，完成聚类；根据聚类结果采用Top‑N推荐为用户推荐商品。可以寻找到层次聚类局部最优层次的同时优化概念构造问题。
一种基于模糊对象语言概念格聚类个性化商品推荐方法

[发明专利]一种基于数据划分的电力负荷曲线层次聚类方法-CN201810348336.5有效
发明人：魏娜;赵嵩正;王莉芳;田世明;潘明明;于建成;姚程;吴磊 -专利权人：西北工业大学;中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司电力科学研究院
申请日： 2018-04-18 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于数据划分的电力负荷曲线层次聚类方法，涉及电网领域，本发明基于聚类有效性评价函数DBI，针对电力负荷曲线数据，运用基于数据划分的层次聚类算法对其聚类，同时运用设置阈值的方式进一步减少聚类时间；本发明由于采用了将整体数据划分为若干子集再分别聚类的方法，将电力负荷曲线的聚类时间大幅度缩短，且多次实验表明，当以DBI指数评价聚类质量，基于数据划分的层次聚类算法总体上较传统层次聚类算法的聚类质量提高了约
一种基于数据划分电力负荷曲线层次方法

[发明专利]一种实现K‑means聚类的方法及装置-CN201410005652.4有效
发明人：李傲 -专利权人：浪潮（北京）电子信息产业有限公司
申请日： 2014-01-06 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种实现K‑means聚类的方法及装置，包括对聚类数据进行随机抽样得到样本集，样本集与聚类数据满足预先设置的相似度数值；利用获得的样本集形成K个集群的层次聚类，将层次聚类的K个集群的质心作为K‑means聚类的初始质心；根据获取的K‑means初始质心进行K‑means聚类。本发明通过选取需要数量的聚类集样本进行层次聚类，以获取层次聚类的质心作为K‑means聚类方法的初始质心，使K‑means聚类方法不受初始质心影响。另一方面，通过聚类算法过程中不满足聚类第一数值的聚类进行删除，从最大的聚类开始拆分相应个数的聚类，以保证聚类要求的聚类集群的个数要求。
一种实现 means 方法装置

[发明专利]一种基于密度峰值的高效层次聚类方法-CN201510957655.2在审
发明人：王国胤;徐计;邓伟辉;尚明生;张学睿 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2015-12-18 - 公布日： 2016-06-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于密度峰值的高效层次聚类方法，属于数据处理技术领域。该方法包括以下步骤：步骤一：自动选取全体中心点并确定不同的层次上包含哪些中心；步骤二：根据各层次中心点，进行层次聚类，完成全部层次聚类结果的表示和输出，包括该层聚类的共识度指标。本方法能够自动进行中心点的选取，不需人工干预；可以识别出数据集中的多层聚类，并用“共识度”表示出不同聚类层次的差别，克服了DPClus只能返回划分聚类的局限性；该方法对于各种数据集形状(球形和非球形)具有鲁棒性
一种基于密度峰值高效层次方法

[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

[发明专利]增量式算法的聚类方法、电子设备及存储介质-CN202210193083.5在审
发明人：潘启灏;张鼎;徐红艳;李永超;黄飞 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种提供了一种增量式算法的聚类方法、电子设备及存储介质，用于划分式聚类与层次聚类的组合聚类模型，该模型可由划分式聚类快速得到聚类数较多的聚类结果，在此基础上进行目标聚类数的层次聚类，该组合聚类模型可以在更换聚类数时避免重复聚类本申请实施例方法包括：在首次聚类时，将第一数据集，使用MiniBatchK‑means算法进行划分聚类，得到聚类模型；将第二数据集输入至所述聚类模型中，调整聚类中心点，进行聚类识别，输出聚类数k＝m的初步聚类结果；将所述初步聚类结果输入到层次聚类模型中，输出目标聚类数k＝n的聚类结果，nm，n和m为正整数。
增量算法方法电子设备存储介质

[发明专利]基于层次聚类的改进K均值聚类算法-CN201410350480.4在审
发明人：刘晓波;张明明;袁光前;陈鹏 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2014-07-22 - 公布日： 2014-10-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次聚类的改进K均值聚类算法，其步骤为：计算n个对象两两间的距离；构造n个单成员聚类；根据数据得出层次聚类；当数据分为K类时，计算出每一类的聚类中心；以求出的聚类中心作为K均值的初始聚类中心，K值作为K均值聚类的个数，进行K均值聚类得到聚类结果。本发明通过比较聚类结果与改进的K均值聚类结果两者的组内方差与组间方差表明改进的K均值聚类更为准确合理。将层次聚类和k-均值聚类各自的优点都尽量的发挥出来，避免两个聚类方法自身的不足，最大程度的提高了聚类的质量。
基于层次改进均值算法

[发明专利]一种对异质网络中的节点进行聚类的方法-CN201510823808.4有效
发明人：谢茂强;徐英杰;张耀功;韩芳宇;黄亚楼;刘杰;何志成 -专利权人：南开大学
申请日： 2015-11-24 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06F19/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种对异质网络中的节点进行聚类的方法，该聚类方法属于数据挖掘、生物信息领域，该聚类方法包括以下步骤：根据异质节点间的关联关系数据，构建相邻两层节点间关联矩阵；对于具有层次结构的节点，根据节点间的层次关联关系，构建不同层次的节点内层次关联矩阵；以节点间关联矩阵和节点内层次关联矩阵作为输入，构建一致性多非负矩阵分解模型，并进行优化，得到节点聚类矩阵；对节点聚类矩阵进行归一化处理，若节点与簇的相关性大于给定阈值，则认为该节点属于该簇，完成对节点的聚类。本发明实现了对异质节点间多层关联关系和节点内层次关联关系进行建模，达到了很好的节点聚类效果。
聚类关联矩阵关联关系节点聚类构建矩阵异质网络异质归一化处理层次结构多层关联非负矩阵生物信息数据挖掘建模两层分解优化

[发明专利]一种基于集成层次聚类的文本知识合成的方法-CN201710282585.4在审
发明人：郑理 -专利权人：成都智库二八六一信息技术有限公司
申请日： 2017-04-26 - 公布日： 2017-08-29 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成层次聚类的文本知识合成的方法，所述方法包括步骤一，对文本数据集合进行结构化处理，产生一个词文本矩阵；步骤二，从词文本矩阵中分离不同分类标准下的文本向量，并对对应的词文本矩阵分别进行层次聚类，得到多个基于词的层次聚类结果；步骤三，对各层次聚类结果进行ultra‑metric转换，得到多个满足ultra‑metricity的距离矩阵；步骤四，对任意一组或全部的步骤3转换后的层次聚类结果进行集成，得到统一的层次聚类结果，实现了能高效对多个类别的知识进行集成，对文本挖掘、信息检索提供有效支撑的技术效果。
一种基于集成层次文本知识合成方法

[发明专利]基于空间最短距离平均的密度自适应无监督聚类方法-CN201310735562.6在审
发明人：张大为;项明 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2013-12-28 - 公布日： 2014-04-30 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于空间最短距离平均的密度自适应无监督聚类方法，步骤如下：计算空间中任意两点间最短距离平均，生成距离矩阵；根据距离密度和矩阵用递归扩散的方法寻找高密聚类区；根据最短距离平均倍数系数步长调整距离密度范围；根据设定的最小聚类数和最大聚类数稳定宽度判断聚类过程是否结束；根据在不同密度范围下得到的聚类数，按照聚类密度变化的次序对聚类数绘制曲线；根据聚类数变化曲线中的聚类数稳定窗口识别主要聚类和离群点；根据聚类数变化曲线中聚类数稳定区域出现的先后次序绘制聚类层次树图；根据聚类层次树图差分计算出不同层次的聚类，得到最终的聚类及离群点。
基于空间短距离平均密度自适应监督方法

[发明专利]一种基于BERT的意图数据层次聚类方法及系统-CN201911331238.1在审
发明人：陈鑫;肖龙源;蔡振华;李稀敏;刘晓葳;谭玉坤 -专利权人：厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2019-12-21 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BERT的意图数据层次聚类方法，包括以下步骤：S1：确定访客的数据；S2：通过BERT获取每条数据的向量；S3：使用层次聚类算法将步骤S2的向量进行聚类；S4：调整层次聚类算法的参数，使得聚类的结果符合标准。
一种基于 bert 意图数据层次方法系统

[发明专利]一种基于层次聚类的自适应选择性文本聚类集成方法-CN201810523039.X在审
发明人：徐森;花小朋;徐静;徐秀芳;安晶;李先锋;曹瑞;皋军 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次聚类的自适应选择性文本聚类集成方法，包括以下步骤：文本聚类成员生成；判断聚类集体的稳定性；根据聚类集体的稳定性自适应选择聚类集体子集Subset；采用层次聚类算法对Subset进行集成本发明的显著优点是：能够选出精度较高，差异较大的文本聚类成员，可以有效提高文本聚类集成的质量。
文本聚类聚类层次聚类自适应层次聚类算法自适应选择子集

[发明专利]一种面向物联网用户查询请求的TOP-k位置兴趣点推荐方法-CN201610122073.7有效
发明人：周游;汤金娥;王良民;邬海琴;潘森杉;杨桢栋;王国栋 -专利权人：江苏大学
申请日： 2016-03-03 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种面向物联网用户查询请求的TOP‑k位置兴趣点推荐方法，依次包括以下步骤：(1)构建用户层次聚类索引树；(2)构建位置兴趣点层次聚类索引树；(3)TOP‑k位置兴趣点推荐。本发明从构建用户层次聚类索引树和位置兴趣点层次聚类索引树来提供一种高效的面向物联网用户查询请求的TOP‑k位置兴趣点推荐方法。
一种面向联网用户查询请求 top 位置兴趣推荐方法

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