聚类集成方法及装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种聚类集成方法及装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对数据对象进行m次聚类，获得m个聚类成员，其中，一个所述聚类成员为一次所述聚类的结果，m为不小于2的正整数；确定所述聚类成员之间的相似度，并基于所述相似度生成相似矩阵；基于所述相似矩阵构建网络，并对所述网络进行划分获得t个核心边缘对；其中，所述网络的节点表示所述聚类成员；节点之间的边权重表示聚类成员之间的相似度；一个所述核心边缘对包含的聚类成员分为：核心聚类成员和边缘聚类成员，t为正整数；根据t个所述核心边缘对筛选出核心聚类成员进行聚类集成。

【技术实现步骤摘要】
聚类集成方法及装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种聚类集成方法及装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
聚类是将具有相似的数据对象划分到一个类，聚类在实际应用过程中，可以将看似不相关的数据对象的共通性挖掘出来，用于提供决策的数据分析。为了提升聚类之后得到聚类结果的精确性，可能会进一步将多个聚类结果进行融合，实现聚类集成。但是在相关聚类集成算法中，具有如下问题：聚类集成效率低，例如，聚类集成算法时间复杂度高，导致聚类集成运行速度慢，进而导致效率低；聚类集成效果差，在所聚成的类中引入了很多实质上与该类其他数据对象差异很大的干扰项。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例期望提供一种聚类集成方法及装置、电子设备及存储介质。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种聚类集成方法，包括：对数据对象进行m次聚类，获得m个聚类成员，其中，一个所述聚类成员为一次所述聚类的结果，m为不小于2的正整数；确定所述聚类成员之间的相似度，并基于所述相似度生成相似矩阵；基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种聚类集成方法，其特征在于，包括：/n对数据对象进行m次聚类，获得m个聚类成员，其中，一个所述聚类成员为一次所述聚类的结果，m为不小于2的正整数；/n确定所述聚类成员之间的相似度，并基于所述相似度生成相似矩阵；/n基于所述相似矩阵构建网络，并对所述网络进行划分获得t个核心边缘对；其中，所述网络的节点表示所述聚类成员；节点之间的边权重表示聚类成员之间的相似度；一个所述核心边缘对包含的聚类成员分为：核心聚类成员和边缘聚类成员，t为正整数；/n根据t个所述核心边缘对筛选出核心聚类成员进行聚类集成。/n

【技术特征摘要】
1.一种聚类集成方法，其特征在于，包括：
对数据对象进行m次聚类，获得m个聚类成员，其中，一个所述聚类成员为一次所述聚类的结果，m为不小于2的正整数；
确定所述聚类成员之间的相似度，并基于所述相似度生成相似矩阵；
基于所述相似矩阵构建网络，并对所述网络进行划分获得t个核心边缘对；其中，所述网络的节点表示所述聚类成员；节点之间的边权重表示聚类成员之间的相似度；一个所述核心边缘对包含的聚类成员分为：核心聚类成员和边缘聚类成员，t为正整数；
根据t个所述核心边缘对筛选出核心聚类成员进行聚类集成。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述对数据对象进行m次聚类，获得m个聚类成员，包括以下至少之一：
利用一个聚类算法对所述数据对象进行m次聚类，获得m个所述聚类成员；
利用多个聚类算法对所述数据对象进行m次聚类，获得m个所述聚类成员。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据t个所述核心边缘对筛选出核心聚类成员进行聚类集成，包括：
通过抽样方式从每一个所述核心边缘对中选择部分核心聚类成员；
对选择的所述核心聚类成员进行集成聚类。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述通过抽样方式从每一个所述核心边缘对中选择部分核心聚类成员，包括：
确定每一个核心边缘对内各所述核心聚类成员之间的相似度；
基于每一个核心聚类成员与其他核心聚类成员之间的相似度，确定每一个所述核心聚类成员的抽样参考值；
基于所述抽样参考值，从每一个所述核心边缘对中均匀抽取N个核心聚类成员；其中，t个所述核心边缘对则共抽样t*N个核心聚类成员；
对所述t*N个核心聚类成员进行聚类集成。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述对所述t*N个核心聚类成员进行聚类集成，包括：
对来自同一个所述核心边缘对的N个所述核心聚类成员聚类集成，获得t个第一聚类集成结果；
对t个所述第一聚类集成结果聚类集成，获得第二聚类集成结果。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵薇，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11