[发明专利]基于形状逼近的聚类方法和设备、终端及计算机存储介质

权利要求书

1.一种基于形状逼近的聚类方法，其特征在于，包括：

步骤A.确定待聚类点集的初始形状；

步骤B.确定当前剩余部分的点与当前的所述初始形状的距离；当前所述剩余部分为所述待聚类点集中除当前的所述初始形状以外的点集；

步骤C.若所述距离与当前的所述初始形状中最大距离的比值满足预设比例，将所述点从当前所述剩余部分转移到当前的所述初始形状，并执行步骤B，直到当前的所述初始形状不再有所述点转移进来。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A包括：

从待聚类点集中选择一个点作为基准点；

若其他点的松紧度满足预设阈值，则将所述其他点分布的区域作为初始形状；所述其他点为预设数量个所述待聚类点集中距离所述基准点最近的点。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述松紧度是基于下列公式来进行确定的：

ratio=max{d(i,j)}/min{d(i,j)}；

其中，所述ratio为松紧度；所述max{d(i,j)}为所述其他点到所述基准点的最大距离；所述min{d(i,j)为所述其他点到所述基准点的最小距离。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述最大距离为当前的所述初始形状中除所述基准点以外的点距离所述基准点的最大的距离。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始形状为所述其他点分布的区域的最小外接矩形。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

输出最终的所述初始形状作为一个簇的聚类结果。

7.如权利要求1或6所述的方法，其特征在于，还包括：

将最终的所述剩余部分作为待聚类点集执行步骤A。

8.一种基于形状逼近的聚类设备，其特征在于，包括功能模块，所述功能模块用于执行权利要求1-7中任意一项所述的方法。

9.一种终端，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行权利要求1-7中任意一项所述的方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，包括存储在计算机存储介质中的程序，所述程序用于执行权利要求1-7中任意一项所述的方法。