[发明专利]一种聚类方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种聚类方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，进一步涉及智能信息处理技术，可以应用于深度学习等技术领域，包括：获取待聚类数据的原始特征集合；根据所述原始特征集合构建设定数量的重构特征集合；根据所述原始特征集合和所述重构特征集合对所述待聚类数据进行聚类处理。本申请实施例能够在不增加数据处理时间成本的前提下，提高数据的聚类效果。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及智能信息处理技术。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考及规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据技术、知识图谱技术等几大方向。

在人工智能领域中，智能信息处理也是其中一个重要的领域分支。智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。在智能信息处理领域中，聚类算法是用于对各种类型数据进行智能处理的一种重要手段。聚类算法又称群分析算法，是指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，是研究分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类算法可以对图像或文本等各种类型的数据进行聚类分析，广泛应用于图像处理和数据处理等技术领域。

发明内容

本申请实施例提供了一种聚类方法、装置、电子设备以及存储介质，以在不增加数据处理时间成本的前提下，提高数据的聚类效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种聚类方法，包括：

获取待聚类数据的原始特征集合；

根据所述原始特征集合构建设定数量的重构特征集合；

根据所述原始特征集合和所述重构特征集合对所述待聚类数据进行聚类处理。

第二方面，本申请实施例提供了一种聚类装置，包括：

原始特征集合获取模块，用于获取待聚类数据的原始特征集合；

重构特征集合获取模块，用于根据所述原始特征集合构建设定数量的重构特征集合；

聚类处理模块，用于根据所述原始特征集合和所述重构特征集合对所述待聚类数据进行聚类处理。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面实施例所提供的聚类方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面实施例所提供的聚类方法。

本申请实施例通过根据待聚类数据的原始特征集合构建设定数量的重构特征集合，以根据原始特征集合和重构特征集合对待聚类数据进行聚类处理，解决现有聚类算法存在的聚类效果不够理想的问题，实现在不增加数据处理时间成本的前提下，提高数据的聚类效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：