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[发明专利]一种数据选择偏差下的去相关聚类方法及装置-CN202010591742.1有效
发明人：王啸;石川;范少华 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种数据选择偏差下的去相关聚类方法及装置，其中，方法包括：获取存在偏差的多张图像，作为样本集；基于样本集，联合优化加权后聚类算法和去相关正则项，得到最优加权后聚类算法，其中，最优加权后聚类算法是通过多次计算加权后聚类算法得到的，加权后聚类算法是通过使用去相关正则项学习得到的各样本权重，对聚类算法进行加权得到的；各样本权重为通过使用去相关正则项，对样本集中的各图像，学习本次各样本权重；通过在本次加权后聚类算法中包含的本次聚类中心和簇不是首次聚类中心和簇，并且本次聚类中心和簇与上次聚类中心和簇之间的差异小于阈值时，得到最优加权后聚类算法，以确定图像不受偏差影响的聚类中心和簇。
一种数据选择偏差相关方法装置

[发明专利]图片聚类方法及装置-CN202211166772.3在审
发明人：刘俊龙;申晨;沈旭;黄建强 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图片聚类方法及装置，该方法包括确定待聚类图片集合；根据预设近邻算法对所述待聚类图片集合中待聚类图片进行压缩，根据压缩后的待聚类图片确定目标待聚类图片、与其他待聚类图片的图片距离；根据所述图片距离将待聚类图片集合中的待聚类图片进行连通，并根据预设聚类方法对连通后的待聚类图片进行聚类，获得图片聚类结果。该图片聚类方法利用了高召回向量检索或者低召回向量检索下连通图划分基本稳定的特性，使用预设近邻算法对待聚类图片进行独立子图拆解，根据拆解后的独立子图进行图片聚类，大幅减少了内存以及计算资源占用，解决了在大规模聚类场景下，由于图片数量较多，导致图片聚类过程中聚类算法无法运行的问题。
图片方法装置

[发明专利]目标对象分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310278506.8有效
发明人：向宇波;陈玉兰;刘明浩 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：具体实现方案为：根据当前聚类参数，对多个目标对象的多个对象信息进行聚类操作，得到多个候选聚类方案；确定多个候选聚类方案各自的评价值；响应于检测到聚类操作的聚类粒度大于预定粒度，根据多个候选聚类方案中，与最大评价值对应的参考聚类方案，调整当前聚类参数，得到调整后的当前聚类参数；和将调整后的当前聚类参数作为当前聚类参数，并返回聚类操作；以及响应于检测到聚类粒度小于等于预定粒度，根据多个候选聚类方案中与最大评价值对应的候选聚类方案，确定多个目标对象的分类结果
目标对象分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种高效隐私的外包k均值聚类方法-CN202110224926.9有效
发明人：赖俊祚;李娜;李鹏;李燕玲 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效隐私的外包k均值聚类方法，包括以下步骤：获取用户和服务器，通过服务器生成和分发密钥，用于加密数据；获取样本数据集并进行预处理，得到预处理后的密文数据集，预处理包括创建哈希表、加密数据集；对预处理后的密文数据集进行基于剪枝策略且保护隐私的k均值聚类操作，基于剪枝策略且保护隐私的k均值聚类操作完成后，服务器在新的聚类中心上进行新一轮的聚类，直到聚类后的位图矩阵不再变化，则停止聚类；聚类结束后，用户通过密钥解密聚类结果；本发明使用了基于局部敏感哈希函数的剪枝策略从而减少了聚类过程中不必要的计算；不仅支持多用户的外包聚类，而且显著提高了聚类效率。
一种高效隐私外包均值方法

[发明专利]凝聚型层次聚类算法优化系统、方法、设备、介质及终端-CN202210453344.2有效
发明人：吴哲;李志鹏;石珺;廖勇;杨阳朝 -专利权人：深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，公开了凝聚型层次聚类算法优化系统、方法、设备、介质及终端，对凝聚型层次聚类算法的计算过程进行优化，将目标聚类样本拆分为多个组团，对不同组团分别进行聚类后，对不同聚类组团进行合并，得到最终的聚类结果。为避免计算量随样本量增加呈指数级增长的问题，有效提升凝聚型层次聚类算法的计算效率。本发明优化后的算法能够支持多进程计算，针对不同组团的聚类可同步进行，通过对多进程计算的支持，可显著提升计算效率。针对10000条文本数据进行聚类测试，本发明优化后的算法聚类部分计算时长约为30.1s，传统算法聚类部分计算时长约为101.5s，优化后算法聚类计算效率有显著提升。
凝聚层次算法优化系统方法设备介质终端

[发明专利]高维数据的聚类方法、电子设备及系统-CN201810630252.0在审
发明人：党鹏珍 -专利权人：北京国信杰云科技有限公司
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种高维数据的聚类方法、电子设备及系统，该方法包括：自多个客户端获取降维加密后的待聚类高维数据，并通过计算降维加密后的待聚类高维数据得到所对应的基聚类，计算基聚类集中任意两两基聚类之间的相似度，初始化预设参考聚类；采用循环迭代算法，逐次基于预设参考聚类和基聚类集对应的标签集，获取候选参考聚类；选取预设参考聚类和候选参考聚类中与基聚类集中其余各聚类间相似度的平均值较大者，迭代更新预设参考聚类，直至预设参考聚类不再发生变化，则以该预设参考聚类作为最终的聚类结果。本发明提高了高维数据聚类结果的精确度，控制了计算量。
聚类预设高维数据参考电子设备聚类结果相似度降维加密迭代更新循环迭代初始化计算量客户端算法标签

[发明专利]一种人像聚类的方法、装置及介质-CN202210200556.X有效
发明人：黄攀 -专利权人：济南博观智能科技有限公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种人像聚类的方法、装置及介质，涉及图像处理领域。该方法对图像采集设备采集的各抓拍图进行特征提取并将提取出的人脸特征聚类以及将人体特征聚类；在聚类特征置信度大于或等于第一阈值时，生成人脸聚类集合和人体聚类集合；当满足预设要求时，对除已经聚类的抓拍图之外的待聚类的抓拍图进行聚类确定新的人脸聚类集合和新的人体聚类集合，并将各新的聚类集合并入人脸聚类集合或人体聚类集合，最后将合并后的人脸聚类集合和合并后的人体聚类集合进行融合聚类以作为人像识别的参考数据。由此可见，该方法在完成第一次聚类之后，当满足预设要求时对未确定对应集合的抓拍图再次聚类，提高了聚类的召回率，进而提升了人像聚类的准确性。
一种人像方法装置介质

[发明专利]聚类方法、装置和计算设备-CN202011059650.5在审
发明人：胥鹏鹏;许利霞;郑卫炎 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种聚类方法，包括：在聚类装置获取到第一待聚类数据后，从聚类算法池包含的多个聚类算法中选择第一聚类算法，按照第一聚类算法完成对第一待聚类数据的聚类，使得第一聚类算法对第一待聚类数据的聚类效果优于聚类算法池中其他算法的聚类效果由于聚类过程中所选择的聚类算法可以根据待聚类数据进行自适应调整，能够满足不同待聚类数据的需求，获得更准确的聚类结果。
方法装置计算设备

[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]基于模糊聚类的网络文本数据检测方法-CN200910219439.2无效
发明人：赵安军;王磊;王礼;杨宗良 -专利权人：陕西鼎泰科技发展有限责任公司
申请日： 2009-12-10 - 公布日： 2010-06-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊聚类的网络文本数据检测方法，先对提取的网络内容进行预处理；对需要聚类的预处理后网络内容进行特征提取后对网络内容进行聚类，设定初始聚类数。在聚类过程中，一个聚类数对应一个隶属度矩阵，每个隶属度矩阵都有一个平均信息熵值，平均信息熵基于密度函数选择初始聚类中心，算法迭代过程中修改聚类数，当平均信息熵达到最小值时，所对应的聚类数为最佳聚类数。最后将聚类结果返回给用户。本发明具有高效的智能聚类效果，并且可以根据应用的不同，调整聚类的精度，兼顾聚类的速度。
基于模糊网络文本数据检测方法

[发明专利]基于多目标进化的单细胞转录组测序数据聚类方法及系统-CN202110578358.2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：本公开提供了一种基于多目标进化的单细胞转录组测序数据聚类方法及系统，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；根据预处理后的测序数据，生成细胞间的距离矩阵；对得到的距离矩阵进行降维，得到多个降维结果；对每个降维结果进行k‑means聚类，得到多个聚类结果；对得到的聚类结果进行多目标的进化计算，得到多组进化计算后的聚类结果，每组进化计算后的聚类结果对应一个等价关系矩阵，取各个等价关系矩阵的平均值进行层次聚类得到最终的聚类结果；本公开通过对细胞间的距离矩阵进行降维和初步聚类，对初步聚类后的结果进行多目标进化计算，得到最终的聚类结果，增强了聚类结果的准确性和鲁棒性。
基于多目标进化单细胞转录序数据聚类方法系统

[发明专利]舆情推荐方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201811346051.4在审
发明人：吴壮伟 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法由根据初始语料分词得到的关键词集合从外网网址的文本资源中爬取外部语料，获取各文本一一对应的外网全文文章向量；将各外网全文文章向量根据预先聚类的聚类群进行分类，得到更新后聚类群；获取更新后聚类群中各聚类群所对应语料数据，根据语料数据及预设的舆情热度模型获取更新后聚类群中每一聚类群的舆情热度值；接收所录入的检索关键词，若在更新后聚类群中存在有聚类群的标签与检索关键词相同，将对应聚类群的舆情内容和舆情热度值进行显示。该方法实现了对外部语料中各文本对应判断聚类群归属后自动打标签，而且可根据检索关键词快速且精准从聚类群中检索得到目标舆情内容。
聚类语料检索关键词热度计算机设备存储介质更新外网向量标签文本关键词集合模型获取外网网址文本资源外部分词录入预设检索归属分类

[发明专利]数据聚类方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110352960.4在审
发明人：郭峰;杨宇轩;沈矗 -专利权人：奇安信科技集团股份有限公司;网神信息技术（北京）股份有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种数据聚类方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及数据挖掘技术领域。该方法通过将文本数据进行初次聚类后，根据初次聚类结果将高维特征向量中多个维度的语义特征替换为一个维度的类簇标签，实现数据的降维，再将降维后的数据再次进行聚类，从而可以在再次聚类的过程中有效减少计算量，提高聚类效率，并且通过再次聚类可以确保聚类效果，该实现方式可以兼顾聚类效率和聚类精度。
数据方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]基于连接对的聚类算法性能分析方法、装置、介质-CN202111301799.4在审
发明人：魏超;钟敏;毕永辉;林淑强;刘襄雄;古松景 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于连接对的聚类算法性能分析方法、装置及存储介质，该方法包括：初始步骤，使用所述聚类算法对样本集进行聚类得出初始聚类簇，对所述聚类算法进行优化后对样本集进行聚类得出优化聚类簇；抽样步骤，对满足归档的初始聚类簇和优化聚类簇分别进行笛卡尔积运算得到连接对，利用差集运算和特定规则抽样得到初始抽样集合和优化抽样集合；分析步骤，基于所述初始抽样集合和优化抽样集合分析优化后的聚类算法性能是否提升。本发明利用笛卡尔积运算得到连接对，并使用特定规则抽样获取可控数量的分析集，该方法结合了聚类内部的连接对信息和人工抽样知识，能够在无标签情况下对聚类算法优化后的性能提升进行快速评估。
基于连接算法性能分析方法装置介质

[发明专利]一种社交网络的用户聚类方法、装置以及计算机设备-CN201911247467.5有效
发明人：陈子忠;彭道万;夏书银;李曹枭 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明属于机器学习与数据挖掘领域，具体为一种社交网络的用户聚类方法、装置以及计算机设备；所述方法包括获取社交网络中各个待聚类用户的账户信息，包括用户ID、用户地区、用户性别、用户粉丝数、用户关注数、内容标签以及发布时间；将社交网络中各个账户信息分别向量化，形成向量数据集；从所述向量数据集中选择多个向量分别作为初始聚类中心，按照初始聚类中心对用户分簇，按照分簇后的结果或聚类后的结果更新聚类中心，并按照聚类中心继续对各个用户聚类；直到聚类中心不再变化，得到聚类后的多个分类，每个分类至少包括一个待聚类用户；通过本发明改进的初始聚类中心的选择算法和改进的聚类框架，可以极大的降低计算量，进而提高了整个方法、装置的效率。
一种社交网络用户方法装置以及计算机设备

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