一种基于子空间聚类的数据处理方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201510520771.8
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2015-08-21
申请人：
天津中科智能识别产业技术研究院有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于子空间聚类的数据处理方法
申请号	CN201510520771.8	申请日期	2015-08-21
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-12-09	公开/公告号	CN105139031A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	天津中科智能识别产业技术研究院有限公司	申请人地址	天津市滨海新区经济技术开发区第二大街57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	天津中科智能识别产业技术研究院有限公司	当前权利人	天津中科智能识别产业技术研究院有限公司
发明人	孙哲南;谭铁牛;宋凌霄;张曼;赫然
代理机构	天津市三利专利商标代理有限公司	代理人	闫俊芬

摘要

本发明公开了一种基于子空间聚类的数据处理方法，包括步骤：对于需要进行子空间聚类的数据，提取其中的特征点；对所提取的特征点归一化处理，获得特征点矩阵；为经过归一化处理的每个特征点x建立一个近邻集Ω；根据每个特征点x的近邻集Ω，构建特征点间的相似度矩阵W；计算特征点间的相似度矩阵W对应的拉普拉斯矩阵L，并对每个拉普拉斯矩阵L进行谱聚类分割，获得每个特征点的类别标号，实现对数据的子空间聚类处理。本发明公开的一种基于子空间聚类的数据处理方法，其在保证高精度的同时，高效地对大规模数据进行聚类处理，满足大规模数据处理需求，很好地适用于图像处理、计算机视觉和图像运动分割等数据处理领域。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
1	CN103279556A	2013-09-04	2013-06-09	基于自适应子空间学习的迭代文本聚类方法有效专利	南方报业传媒集团
2	CN103400143A	2013-11-20	2013-07-12	一种基于多视角的数据子空间聚类方法有效专利	中国科学院自动化研究所
3	CN102968639A	2013-03-13	2012-09-28	基于局部线性回归的半监督图像聚类子空间学习算法无效专利	武汉科技大学
4	CN104517123A	2015-04-15	2014-12-24	一种采用局部运动特征相似性引导的子空间聚类方法失效专利	西安理工大学
5	CN103617292A	2014-03-05	2013-12-16	一种基于互正则化约束子空间表达的多视角数据聚类方法有效专利	中国科学院自动化研究所

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
1	CN106503727B	2016-09-30	2016-09-30	一种高光谱图像分类的方法及装置有效专利	西安电子科技大学

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