一种基于特征分析的粒子群聚类方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200910084161.2
IPC分类号：G06N3/00;G06N3/08;G06F17/30
申请日期：
2009-05-20
申请人：
中国科学院半导体研究所

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于特征分析的粒子群聚类方法
申请号	CN200910084161.2	申请日期	2009-05-20
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2010-11-24	公开/公告号	CN101894294A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	中国科学院半导体研究所	申请人地址	北京市海淀区清华东路甲35号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院半导体研究所	当前权利人	中国科学院半导体研究所
发明人	邓貌;鲁华祥;金小贤;王徽蓉
代理机构	中科专利商标代理有限责任公司	代理人	周国城

摘要

本发明公开了一种基于特征分析的粒子群聚类方法，包括以下步骤：步骤1：将样本空间待聚类的点集{X}通过核主分量KPCA方法投影到特征空间得到特征点集{S}，求出特征点集{S}的非零特征值及其对应的特征向量；步骤2：特征挑选，选取相应p个特征向量，将特征点集{S}变为点集{Y}；步骤3：对点集{Y}进行数据处理，更新形成新的点集{Y}；步骤4：对新的点集{Y}进行粒子群聚类。本发明克服了当后续方法是非智能方法时必须手动挑选合适特征的麻烦。另外，本发明对变换到特征空间的点作出进一步处理，比如尺度变换、归一化处理等操作，有利于后续优化方法的应用。

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