[发明专利]一种基于云计算与非负矩阵分解的数据分级聚类挖掘方法在审
| 申请号： | 201910470329.7 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110162581A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 吴奎华;綦陆杰;冯亮;杨波;吴健;李勃;董文椠;王飞;王春义;杨慎全;崔灿;杨扬;刘钊;赵韧;王耀雷;梁荣;杜鹏;刘蕊;王延朔;张博颐;李昭 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司经济技术研究院;山东智源电力设计咨询有限公司;济南经纬电力工程咨询有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 郑宪常 |
| 地址： | 250021 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于云计算与非负矩阵分解的数据分级聚类挖掘方法，包括以下步骤：将数据分割为若干个片段；采用MapReduce系统重构分割后片段的相似性矩阵；基于非负矩阵分解计算聚类序列；迭代设定次数后输出分级聚类结果。本发明给出了一种基于云计算与非负矩阵分解的数据分级聚类挖掘方法，考虑到影响分级聚类算法性能的主要因素是如何计算高维数据彼此之间的相似性，由于该相似性需要同时度量单一数据点在多个数据维度上与其他所有数据点的差异，因此，很适合使用MapReduce进行计算，本申请实施例给定迭代次数，通过迭代后输出最终的聚类结果，能够提高数据分类和挖掘计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 矩阵分解 数据分级 云计算 迭代 聚类 与非 挖掘 聚类结果 分级 相似性矩阵 单一数据 非负矩阵 高维数据 计算效率 聚类算法 聚类序列 数据分割 数据分类 数据维度 输出 度量 重构 分解 分割 申请 | ||
【主权项】：
1.一种基于云计算与非负矩阵分解的数据分级聚类挖掘方法，其特征是，包括以下步骤：将数据分割为若干个片段；采用MapReduce系统重构分割后片段的相似性矩阵；基于非负矩阵分解计算聚类序列；迭代设定次数后输出分级聚类结果。
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