一种基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法技术

本发明专利技术涉及一种基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法，属于气象数据分析方法技术领域。首先收集地区气象观测数据生成气象数据库；然后:获取气象数据库中的数据，利用K均值算法进行处理分析，并将分析结果存储到结果数据库1中；同时获取气象数据库中的数据，利用分层聚类算法进行处理分析，并将分析结果存储到结果数据库2中；再通过获取结果数据库1与结果数据库2中的数据，利用结果验证方法对结果数据库中的数据进行分析；最后根据分析结果得到合适的气候分析预测数据。本发明专利技术使用层次聚类算法以及K均值算法对气象数据进行处理，并通过结果验证方法得到合适的分析预测结果从而提升气象数据分析预测结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法
本专利技术涉及一种基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法，属于气象数据分析方法

技术介绍
随着数据挖掘及其应用的不断发展，数据挖掘被广泛应用于各个领域当中。利用地面仪器和遥感观测到与大气环境有关的气象数据，通过对这些数据的处理得到的预测结果对很多行业的决策都产生着积极的作用。但现有的一些气象数据分析预测方法都有着准确性不高的缺点。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术的不足，提供一种基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法，用以解决上述问题。本专利技术的技术方案是：一种基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法，具体步骤为：Step1：收集地区气象观测数据生成气象数据库；Step2：获取气象数据库中的数据，利用K均值算法进行处理分析，并将分析结果存储到结果数据库1中；Step3：获取气象数据库中的数据，利用分层聚类算法进行处理分析，并将分析结果存储到结果数据库2中；Step4：获取结果数据库1与结果数据库2中的数据，利用结果验证方法对结果数据库中的数据进行分析；Step5：根据分析结果得到合适的气候分析本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法，其特征在于：Step1：收集地区气象观测数据生成气象数据库；Step2：获取气象数据库中的数据，利用K均值算法进行处理分析，并将分析结果存储到结果数据库1中；Step3：获取气象数据库中的数据，利用分层聚类算法进行处理分析，并将分析结果存储到结果数据库2中；Step4：获取结果数据库1与结果数据库2中的数据，利用结果验证方法对结果数据库中的数据进行分析；Step5：根据分析结果得到合适的气候分析预测数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法，其特征在于：Step1：收集地区气象观测数据生成气象数据库；Step2：获取气象数据库中的数据，利用K均值算法进行处理分析，并将分析结果存储到结果数据库1中；Step3：获取气象数据库中的数据，利用分层聚类算法进行处理分析，并将分析结果存储到结果数据库2中；Step4：获取结果数据库1与结果数据库2中的数据，利用结果验证方法对结果数据库中的数据进行分析；Step5：根据分析结果得到合适的气候分析预测数据。2.根据权利要求1所述的基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法，其特征在于：所述步骤Step2中，K均值算法的具体步骤是：S1：选择K个质心；S2：将每个气象数据点分配到其最接近的质心上；S3：重新计算质心，新的质心为所有气象数据点的平均值；S4：将数据点分配给它们最接近的质心；S5：继续步骤S3和S4，直到观察值不重新分配或达到最大迭代次数。3.根据权利要求1所述的基于层次聚类与K均值算法的气象数据分析方法，其特征在于：所述分层聚类算法的具体步骤是：S1：将每个气象数据点分配给自己的起始集群，并为n个对象分配n个集群；S2：使用完整链接度量来计算所有...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋耀莲，马丽华，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南,53