发明专利已授权

一种基于对偶局部一致的约束稀疏概念分解的聚类方法

📄 申请号：CN202010507876.0 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2020-06-05

公开号

CN111930934B

公开日

2023-12-26

申请人

江苏理工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_35

IPC 分类号

G06F16_35 , G06F18_23213 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习数据聚类稀疏概念分解

应用场景

数据挖掘, 模式识别, 图像分割, 文本聚类, 社交网络分析

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摘要

本发明公开了一种基于对偶局部一致的约束稀疏概念分解的聚类方法,其特征在于,包括:S10获取待聚类样本形成待聚类样本数据集;S20针对所述待聚类样本数据集构建邻接矩阵;S30建立基于概念分解的目标函数JDESCFS;S40根据所述目标函数使用迭代加权的方法迭代预设次数,对基矩阵W、标签矩阵A和辅助矩阵Z进行更新;S50采用K‑Means聚类算法对系数矩阵V进行聚类分析,其中,V=AZ。与传统的聚类方法相比,更加有效地揭示数据的内在几何结构和判别结构,提升了聚类的效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖109个领域

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