[发明专利]一种K—均值聚类人工智能优化算法在审
| 申请号： | 202011228161.8 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112308160A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 孙艺;王天棋;姜堃;孙学慧;张长波 | 申请（专利权）人： | 汉唐智华（深圳）科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/11 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 朱健 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种K—均值聚类人工智能优化算法，包括：S1、输入数据集、聚类数目和初始阈值；S2、确定初始聚类点；在数据集中取与聚类数目相等数量的点作为每个类的初始聚类中心；S3、针对所述数据集中的每个数据对象计算初始聚类点邻域的有效半径；S4、根据聚类中心，对所述数据集中的数据对象进行划分；对所述数据集中的数据对象寻找距离最近的类心，更新阈值，根据阈值判定所述数据对象属于第k类的下近似或边界区域；S5、更新每个类的均值；S6、重复执行S3—S5，直至迭代满足结束迭代条件或者达到设定迭代次数上限，则输出结果。本发明给出了一种K—均值聚类人工智能优化算法，实现了对多维数据的粗糙集聚类，具有更高的自适应性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 均值 人工智能 优化 算法 | ||
【主权项】：
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