[发明专利]一种均匀随机锚点生成方法及锚点自适应多视图聚类方法

权利要求书

1.一种均匀随机锚点生成方法，其用于在任意视图中生成用于代表视图数据的整体结构的锚点，其特征在于，其包括如下步骤：

第一步：对视图进行归一化处理得到多个样本点；

第二步：将多个所述样本点映射到一个坐标系中，计算每个样本点到数据原点的距离；进而将所有样本点按照所述距离的远近进行分类，得到多个距离类别；

第三步：根据所述距离类别将多个样本点所在的区域划分为若干区块，并使每个区块内具有相同数量的样本点；

第四步：在每个区块中随机提取相同数量的多个样本点作为锚点。

2.根据权利要求1所述的均匀随机锚点生成方法，其特征在于，所述区块的划分方法如下：

设样本点集X为：X＝[x₁,x₂,x₃,...,x_n]^T∈R^n×d，数据原点x₀为：x₀＝[0,0,0,...,0]∈R^1×d；

其中，n代表样本点数量，d代表特征维度；

记f为X中的样本点x_i到数据原点x₀的距离度量函数，d_i(i＝1,2,...,m)表示x_i到x₀关于f的距离，d_i＝f(x₀,x_i)；将样本点集中所有样本点到数据原点的距离合并，得到距离集合D为：

D＝{d1,d2,…,dn}；

按照di的数值进行升序排序，得到正序距离集合D’为：

D’＝{ds1,ds2,…,dsn}，d_s1≤d_s2≤…≤d_sn；

按照di的数值对样本点集进行升序排序，得到正序样本点集X'为：

X'＝{x′₁,x'₂,x'₃,...,x'_n}；

则定义每个区块中的样本点集合B₁,B₂,…,B_p为：

B₁∪B₂∪…∪B_p＝X，B₁∩B₂∩…∩B_p＝Φ；

其中，前p-1个区块具有相同的样本点数剩余的样本点划分到第p个区块中。

3.根据权利要求1所述的均匀随机锚点生成方法，其特征在于，在第四步中，锚点集U表示为：

U＝[u₁,u₂,u₃,...,u_p']^T∈R^p'×d(U∈X)

其中，p'代表锚点数量。