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[发明专利]一种基于K-means和MMD的人脸图像深度聚类方法-CN201910146533.3有效
发明人：陈晋音;林翔;杨东勇;俞山青;宣琦 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-02-27 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K‑means和MMD的人脸图像深度聚类方法，包括：1)设计自动编码器结构并训练，使用自动编码器提取人脸图像的隐层信息；2)使用K‑means聚类方法对隐层信息进行聚类，确定K个聚类中心点，并计算每个样本点被划分至K个类簇的概率p和每个类簇中该样本点应该被该类簇吸引的概率q；3)计算p分布和q分布的MMD距离，并将MMD加入自动编码器的loss函数中去，对自动编码器进行训练；4)训练完成后，使用该自动编码器提取测试集的深层次信息，再使用K‑means对深层次信息进行聚类，输出聚类结果。该人脸图像深度聚类方法能够提高聚类算法对图像数据集的聚类准确率。
一种基于 means mmd 图像深度方法

[发明专利]一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法-CN202210009917.2在审
发明人：何瑶;舒坤贤 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于基因表达数据分析领域，具体涉及一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法；该方法包括：获取基因表达数据；对基因表达数据进行预处理，得到mRNA数据；将mRNA数据输入到训练好的深度自动编码器中，得到降维后的mRNA数据；采用mclust包确定降维后的mRNA数据的聚类簇数；根据聚类簇数，采用k‑means聚类算法对降维后的mRNA数据进行聚类，得到聚类结果；本发明采用mclust包确定聚类簇数，避免了人为设置聚类簇数的局限性，聚类结果更准确；将深度自动编码器与聚类方法相结合，加快了聚类运算速度，且有效地提升了聚类的效果，具有良好的应用前景。
一种基于深度自动编码器基因表达数据方法

[发明专利]自动问答系统中的问题聚类处理方法及装置-CN201611002092.2有效
发明人：王健宗;袁威强;韩茂琨;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-11-14 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动问答系统中的问题聚类处理方法及装置。该方法包括：接收编写人员输入的聚类请求；基于聚类请求从未回复问题数据库中获取待聚类问题集；采用文本特征提取算法对待聚类问题集进行特征提取，输出问题特征集；判断问题特征集是否符合预设分裂条件；若符合预设分裂条件，则采用分割聚类算法对问题特征集进行分割聚类，输出至少两个问题特征子集；将问题特征子集更新为问题特征集，并判断问题特征集是否符合预设分裂条件；若不符合预设分裂条件，则将问题特征集作为聚类类簇输出。该自动问答系统中的问题聚类处理方法及装置中，可对待聚类问题集自动聚类，帮助编写人员了解问题咨询需求，提高编写的问答对的覆盖面。
自动问答系统中的问题处理方法装置

[发明专利]基于自然邻居扩散的密度峰值聚类方法-CN202110652190.5在审
发明人：杨海波;何云斌;张爽 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自然邻居扩散的密度峰值聚类方法，旨在解决传统DPC聚类方法需要手动选取聚类中心且无法处理复杂流行数据集的缺点，传统的DPC聚类方法通过决策图手动获取数据集的聚类中心点，将非聚类中心点分配到其最近聚类中心点所属的类簇中，导致聚类精度不高，不能够满足实际应用的需求。针对此问题，本文引入了自然邻居的思想，通过样本点的自然邻居扩散自动选取聚类中心点，并基于自然邻居以及簇归属度对非聚类中心点进行聚类。本发明方法能自动选取聚类中心点，并获得理想的聚类结果，且在处理复杂流行数据集上优势较大。
基于自然邻居扩散密度峰值方法

[发明专利]辑录内容的设备和方法-CN200910221272.3无效
发明人：金世现 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2009-11-11 - 公布日： 2010-06-16 - 主分类号： G11B27/034 文献下载
摘要：一种自动辑录内容的内容辑录设备，包括：存储单元，用于存储用户信息和内容；聚类信息生成单元，用于利用用户信息生成基于事件的聚类信息以将内容聚类；以及聚类单元，用于根据基于事件的聚类信息将内容聚类。从而，可以以更高的精确度和用户满意度来自动辑录内容。
辑录内容设备方法

[发明专利]一种区域化自动变类的图像分割方法-CN201510487600.X有效
发明人：赵泉华;李晓丽;李玉 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2015-08-11 - 公布日： 2017-07-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种区域化自动变类的图像分割方法，该方法为在待分割图像域中随机产生生成点，得到生成点集合，以生成点为中心进行子区域初步划分，设定待分割图像域有c个聚类，得到初始聚类中心；设定最大迭代次数，根据划分子区域对待分割图像域进行聚类图像分割，计算划分子区域到当前聚类中心的距离并根据其确定划分子区域所属聚类，同时更新图像各聚类的聚类中心，位移当前生成点集中的生成点，更新划分子区域、更新划分子区域到当前聚类中心的距离及划分子区域所属聚类、更新各聚类的聚类中心，通过对图像聚类的分裂和图像聚类的合并，改变当前图像聚类数，实现自动变类，得到图像分割结果。
一种区域自动图像分割方法

[发明专利]一种参数自适应的密度峰值聚类方法-CN201810333670.3在审
发明人：杜韬;许婧文;曲守宁;王玉栋;武奎;庞战;牟国栋;李国昌;张瑞;刘闯 -专利权人：济南大学
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种参数自适应的密度峰值聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于数据密度属性自动获得数据角色；S2：以簇头节点为核心实现自动聚类；S3、评价聚类结果与自适应调整聚类参数，迭代优化聚类结果
参数自适应聚类结果聚类自适应调整簇头节点迭代优化聚类参数自动获得自动聚类角色

[发明专利]一种自动确定聚类中心的混合属性数据集聚类方法-CN202010110021.4在审
发明人：孙志冉;苏航;梁毅;韩永鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-02-23 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明设计了一种自动确定聚类中心的混合属性数据集聚类方法，针对K‑Prototypes聚类算法中需人为指定初始聚类中心和聚类数目导致算法准确度和稳定性低下的问题，该方法分为初始化、聚类中心点预选取、确定聚类中心点、迭代聚类划分过程这四个步骤。该方法根据数据对象的密度分布，实现类簇个数的自动识别，并选择出初始聚类中心，优化初始选点造成的局部最优问题，另外通过区分每个属性对聚类结果的不同影响权重，改进相异度计算公式，提升了聚类的准确度，达到了更好的聚类效果
一种自动确定中心混合属性数据集聚方法

[发明专利]一种机械故障信号的自动聚类方法及自动聚类系统-CN201810861166.0在审
发明人：杨彦利 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2018-08-01 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种机械故障信号的自动聚类方法及自动聚类系统。本发明利用小波包变换处理时域振动信号，获取表征故障类型的小波包能量向量。通过聚类方法实现初分类，再结合深度神经网络算法进行细分类，可以自动实现对机械故障信号的准确分类。同时，本发明提供的机械故障信号的自动聚类方法及自动聚类系统，初始获取训练样本的类型标签随机给定，后续过程自动更新聚类训练样本的类型标签，无需人工干预，整个过程自动完成，自动提取特征，自动对故障信号进行分类
自动聚类机械故障信号训练样本聚类分类标签神经网络算法时域振动信号小波包变换分类误差个体差异工业应用工作效率故障类型故障信号后续过程能量向量人工参与人工干预自动更新自动实现自动提取自动完成细分类小波包

[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]一种基于自动阈值鱼群算法的文本聚类方法-CN201310068725.X有效
发明人：孙健;梁雪芬;徐杰;隆克平;艾丽丽;周云龙;唐明;王晓丽 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2013-03-05 - 公布日： 2013-06-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自动阈值鱼群算法的文本聚类方法，通过计算文本特征向量的相似度矩阵，采用相似度矩阵的每行元素获得每个文本的初始等价划分阈值，从而对文本进行初始等价划分，进而确定初始聚类数目和初始聚类中心；结合采用人工鱼群算法，根据全局最优和局部最优信息更新每条人工鱼的状态，以寻找全局最优聚类中心，对初始聚类结果再聚类。由于采用自动获取阈值的方法得到初始聚类数目和初始聚类中心，并通过人工鱼群算法寻找全局最优聚类中心，本发明克服了传统聚类方法对初值敏感、仅依靠局部数据特性等弊端，可提高文本聚类的准确度与智能性。
一种基于自动阈值鱼群算法文本方法

[发明专利]自动化威胁情报文本聚类方法和系统-CN202211703304.5在审
发明人：李锟;刘广坤;董龙飞;杨大路;翟湛鹏;刘志宏 -专利权人：北京天际友盟信息技术有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明提供一种自动化威胁情报文本聚类方法、系统、存储介质和电子设备，涉及文本聚类技术领域。本发明包括，获取并预处理威胁情报的若干文本；采用TEXTRANK算法进行词过滤；将词过滤后的文本进行文本向量化；将文本向量后的向量进行降维；根据降维后的向量，采用DBSCAN算法进行聚类处理，获取聚类结果提高聚类威胁情报文本的自动化程度，保证聚类结果的可用性，以及提高聚类速度。
自动化威胁情报文本方法系统

[发明专利]一种室内面要素自动聚类的地图制图方法-CN202210947451.0在审
发明人：马劲松;郑静;高子仁;沈仪;潘慧君 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G09B29/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种室内面要素自动聚类的地图制图方法，该方法以室内地图面要素为综合对象，将商场室内面要素的自动聚类作为研究目标，把聚类问题拆分为特征提取和特征聚类，由此构建编码器‑解码器聚类模型，其中编码器由图卷积网络及其变体模型组成本发明提出的模型框架能够有效地提取适合商场室内空间聚类的面要素特征，并且取得较为理想的聚类效果，尤其是以关系图卷积网络为编码器的聚类模型，无论是模型性能、时间复杂度还是聚类结果的准确度都表现为最佳，其中聚类准确度高达
一种内面要素自动地图制图方法

[发明专利]一种风电场多机等值建模方法及装置-CN201811440764.7有效
发明人：朱玲;侯玉强;赵凯;刘福锁;许剑冰;李威;张倩;赵彦丽 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;国网山东省电力公司;南瑞集团有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种风电场多机等值建模方法，包括：选取某风电场中风电机组运行时的有功功率、无功功率、机端电压、输出电流、风速五种状态变量作为聚类算法的聚类因素；将上述状态变量作为神经网络SOM聚类算法的输入变量矩阵；根据SOM神经网络聚类算法自动聚类的特点得到风电场分群数目K;将K值作为C均值聚类的初始输入进行快速聚类，得到风电场多机等值模型；对风电场多机等值模型进行参数聚合；以聚类结果为准建立新的等值风电场进行仿真模拟；本发明结合神经网络SOM的自动聚类的特性和C均值聚类的快速聚类的特质，对风电场进行快速有效的聚类。
一种电场等值建模方法装置

[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

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