一种面向工业水质检测的自适应聚类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种面向工业水质检测的自适应聚类方法及系统，该方法包括：对工业水质检测数据进行预处理；计算数据样本间散度并转换成距离，基于距离度量对数据进行矩阵化；使用直方图算法统计样本距离频率分布，确定样本最高频率区间；设置距离区间上限为均值漂移算法的自适应搜索半径；使用均值漂移算法对工业水质检测数据进行聚类分析；对水质样本进行可视化，并标注异常样本。本发明专利技术不需要通过实验和经验提前设定聚类数量，通过统计得到数据集内的聚类特征，自适应处理各类数据，同时本发明专利技术能够更加准确地描述数据的聚类结构，使聚类结果能够更接近用户的实际需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机与数据分析，尤其涉及一种面向工业水质检测的自适应聚类方法及系统。

技术介绍

1、在当前全球环境保护和可持续发展的背景下，工业废水排放对水资源和生态环境构成威胁。准确监测工业水质对于预防水污染、实现水循环利用至关重要。因此，研究面向工业水质检测的自适应聚类方法具有重要意义。这种方法不仅有助于提高水质监测的准确性和实时性，也为环境保护和水资源可持续利用提供技术支持，推动工业生产向更环保、可持续的方向发展。

2、聚类算法通常分为基于层次聚类、划分聚类、密度聚类、网格聚类和模型聚类等多种类型。基于层次聚类的方法通过构建聚类层次结构来逐步合并或分裂数据点，但其计算复杂度较高，适合小规模数据集。划分聚类方法则试图将数据集划分为k个不相交的子集，如k-means算法，但这种方法需要提前确定聚类数目k，且对初始化和噪声敏感。密度聚类算法，如dbscan，基于数据点的密度来发现任意形状的聚类，但参数选择对结果影响较大。网格聚类方法将数据空间划分为网格单元，然后在网格上进行聚类，适合处理高维数据，但可能无法捕获不规则形状的聚类。模型聚类则是基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向工业水质检测的自适应聚类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向工业水质检测的自适应聚类方法，其特征在于，所述步骤1中预处理包括剔除空值数据和错误数据。

3.根据权利要求1所述的一种面向工业水质检测的自适应聚类方法，其特征在于，所述步骤2中，计算预处理后的工业水质检测数据间的JS散度，并将计算得到的JS散度作为数据间距离。

4.根据权利要求1所述的一种面向工业水质检测的自适应聚类方法，其特征在于，所述步骤3包括：

5.根据权利要求1所述的一种面向工业水质检测的自适应聚类方法，其特征在于，所述步骤5包括：

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【技术特征摘要】

1.一种面向工业水质检测的自适应聚类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向工业水质检测的自适应聚类方法，其特征在于，所述步骤1中预处理包括剔除空值数据和错误数据。

3.根据权利要求1所述的一种面向工业水质检测的自适应聚类方法，其特征在于，所述步骤2中，计算预处理后的工业水质检测数据间的js散度，并将计算得到的js散度作为数据间距离。

4.根据权利要求1所述的一种面向工业水质检测的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文波，孔举民，王少鹏，赵天宇，杨强强，韩瑞星，赵东方，燕山，张戈，
申请(专利权)人：河南豫光金铅股份有限公司，
类型：发明
国别省市：