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[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]一种面向聚类集成的权重计算方法-CN201810841530.7在审
发明人：杜航原 -专利权人：山西大学
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明一种面向聚类集成的权重计算方法，属于聚类分析技术领域；用于解决聚类集成过程中聚类成员的质量评估以及聚类集成权重计算问题；本发明的主要步骤包括：利用信息熵描述数据表达的不确定性，首先计算每个聚类成员在样本特征集合上的一致性度量，接着计算每个聚类成员在聚类特征集合上的一致性度量，然后利用这两种度量计算每个聚类成员的集成一致性度量，最终计算每个聚类成员的聚类集成权重，并进行结果输出；本发明能够充分有效反映聚类成员质量及可靠性，降低低质量聚类成员对聚类集成结果的不良影响，确保最终获得的聚类集成结果更具准确性和鲁棒性。
聚类一致性度量权重计算集合不确定性度量计算集成过程聚类分析聚类特征描述数据样本特征质量评估鲁棒性信息熵权重输出

[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]一种基于改进K-means算法和新聚类有效性指标的聚类分析方法-CN201911146579.1在审
发明人：朱二周;高新;刘锋 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进K‑means算法和新聚类有效性指标的聚类分析方法，首先通过密度信息获取高密度初始聚类中心点，按照初始聚类中心点进行K‑means算法聚类；不断迭代聚类中心点；计算聚类有效性指标的值并将最小的聚类有效性指标对应的簇数作为数据集的最佳聚类数并输出最佳聚类结果本发明可以有效的降低K‑means聚类算法的迭代次数，减少聚类时间消耗，提升聚类效率；高密度初始中心点和中心点替换方法的结合降低了K‑means聚类算法陷入局部最优解的可能性；聚类结果稳定精确。
一种基于改进 means 算法新聚类有效性指标聚类分析方法

[发明专利]一种分批聚类方法和系统-CN201110189562.1有效
发明人：王新文;张姝;贾文杰;夏迎炬;孟遥;于浩 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2011-07-07 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种分批聚类方法和系统，所述方法包括：按照预定策略对要聚类的文档进行分批；对分批后的每一批文档进行聚类，得到每一批文档的聚类结果；对每一批文档的聚类结果进行凝聚性处理，得到每一批文档的凝聚性处理结果；将除第一批文档以外的每一批文档的凝聚性处理结果中的每一类与上一批文档的凝聚性处理结果中的类合并，得到所述要聚类的文档的分批聚类结果。本实施例的分批聚类方法，通过对要聚类的文档进行分批聚类、批聚类结果的凝聚性处理以及批凝聚性处理结果的合并，提高了聚类性能，实现了增量式的聚类。
一种分批方法系统

[发明专利]一种用户用电行为确定方法和装置-CN201911396619.8在审
发明人：赵琦;王新迎;张国宾;李健;王峰渊 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种用户用电行为确定方法和装置，基于用户用电功率以及预先确定的聚类有效性指标确定最优聚类维度；基于最优聚类维度确定最优聚类种类数；基于最优聚类维度和最优聚类种类数，对用户用电功率进行集成聚类，得到各类用户用电行为模式，可靠性高，且能够确定用户用电行为模式；基于多种单一聚类算法，并采用多数投票法对用户用电功率进行集成聚类，针对随机性负荷具有鲁棒性，聚类误差范围小，聚类结果受噪声、孤立点、采样方法及敏感参数等因素影响较小，保证了用电用户行为聚类的有效性，为后续用户电价制定，需求响应等政策的制定提供了基础。
一种用户用电行为确定方法装置

[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]一种数据驱动的文本增量聚类方法-CN202210394986.X有效
发明人：杨露;崔莹;代翔;黄细凤 -专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据驱动的文本增量聚类方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：根据已有聚类类别判断是否需要增量聚类，并根据判断结果进行初始化聚类生成聚类类别，或对已有聚类类别进行簇心调整，更新已有聚类类别，实现文本增量聚类。本发明实现对对增量文本的自动聚类，保持已有聚类结果的延续性，提高了文本聚类的准确性。
一种数据驱动文本增量方法

[发明专利]一种基于加权相似性度量的聚类集成方法-CN201910079817.5在审
发明人：白亮;杜航原 -专利权人：山西大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及聚类集成分析领域，特别涉及一种基于加权相似性度量的聚类集成方法。依照聚类成员的质量进行加权相似性度量，在集成过程中加强高质量聚类成员的积极影响，同时抑制低质量聚类成员的不利干扰，以获得更具准确性和鲁棒性的聚类集成结果。该方法首先计算数据集中任意两个样本在每个聚类成员中对符号空间数据描述的一致性，接着计算每个聚类成员对特征空间数据描述的一致性并以此计算每个聚类成员的集成权重，在此基础上计算数据集中任意两个样本的加权相似性，然后构建数据集的加权相似性矩阵从而将聚类集成任务转换为图最小分割问题，通过利用谱聚类方法求解获得聚类集成结果，最终进行结果输出。
聚类加权相似性度量计算数据数据描述样本相似性矩阵符号空间集成过程任务转换特征空间最小分割鲁棒性数据集求解构建权重输出分析

[发明专利]一种基于居民出行特征的交通小区的划分方法-CN202210623655.9在审
发明人：俞艳;何宇嘉;徐雅馨;高昕欣;张宸赫;樊建;马薇霖 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：获取行政区划边界和分等级路网矢量数据，并进行数据预处理；基于路网和行政区划划分基本聚类单元；建立聚类指标体系，并结合聚类单元，通过手机信令获取单元内居民出行特征；根据聚类单元所在行政区位置，采用兼顾空间特性的k‑means聚类算法初步聚类，得到各聚类数对应的聚类结果及聚类中心；针对所得各聚类数的聚类结果，计算聚类有效性指标；比较各聚类数的聚类有效性指标，确定合适聚类数；通过综合空间特性的FCM聚类算法进行最终聚类划分；结合主要等级道路，对所得聚类结果进行修正，完成交通小区划分。本发明提高了交通小区划分结果的鲁棒性，且可支撑后续交通规划模型的构建。
一种基于居民出行特征交通小区划分方法

[发明专利]面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法及系统-CN202110579883.6有效
发明人：刘健;潘逸辰;陈娇 -专利权人：南开大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G16B50/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法及系统，获取单细胞转录组测序数据；对获取的测序数据进行预处理；对预处理后的测序数据进行降维和聚类处理，得到聚类结果；将聚类结果根据Spearman相关性由小到大或由大到小排列，从Spearman相关性变化最大的间隙处删除Spearman相关性小的聚类结果；取删除处理后的各个聚类结果的等价关系矩阵平均值进行层次聚类得到最终的聚类结果；本公开在聚类融合阶段前，使得参与聚类融合的聚类结果中和其它聚类结果差距较大的异常聚类结果被剔除，从而提升了聚类融合的性能。
面向标准化单细胞转录序数方法系统

[发明专利]一种鞋底花纹图像的特征弱相关聚类方法-CN201810928622.9在审
发明人：王新年;董波 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-08-15 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种鞋底花纹图像的特征弱相关聚类方法，包括：采用非迭代式聚类模型对待聚类鞋底花纹图像集进行引导聚类；提取聚类结果判断样本是否为优秀聚类结果；对优秀聚类结果进行迁移学习，以得到新的聚类模型；根据新的聚类模型，对非优秀聚类结果的图像特征提取与再聚类；反复执行上述步骤直至聚类结果满足迭代终止条件，则判定得到的聚类标签为聚类结果。本发明具有聚类特征弱相关特性，削弱了现有聚类方法对聚类特征的依赖性，并且通过调整迁移学习的目标模型，可以提高学习特征的鲁棒性，达到簇内“高内聚”、簇间“低耦合”的状态。此外，本发明添加了聚类迭代加速因子，可以依据需求加快聚类速度，提高聚类效率。
聚类聚类结果聚类模型鞋底花纹弱相关聚类特征迁移图像迭代终止条件图像特征提取反复执行加速因子聚类标签聚类迭代目标模型低耦合非迭代鲁棒性图像集簇间内聚学习判定样本削弱

[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]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]面向智慧校园数据分析的选择性深度聚类集成方法及装置-CN202310877931.9在审
发明人：钱悦;吴添君;程勇;黄友;姚世新;张亮;周勇;沈高;方雪垠;曾令斌;方宏;汪浩;杨扬;易恒柱;张蕾;曹远 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请涉及一种面向智慧校园数据分析的选择性深度聚类集成方法及装置。所述方法包括，采用基于选择性的聚类集成策略和深度聚类技术，通过同时考虑集成质量和多样性两个方面筛选出高质量且多样性丰富的基聚类作为聚类集成的候选，最终将这些候选基聚类结果进行聚类集成，从而大大提升智慧校园数据的整体深度聚类性能和稳定性
面向智慧校园数据分析选择性深度集成方法装置

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