一种两阶段混合粒子群优化聚类方法专利登记公告

专利名称：一种两阶段混合粒子群优化聚类方法

摘要：一种两阶段混合粒子群优化聚类方法，主要解决现有粒子群优化K均值聚类方法当样本维数较高时消耗时间较多，且准确率不高的问题。本发明的技术方案为：(1)读入数据集和聚类个数K；(2)统计维度信息；(3)维度规范化；(4)计算相似度矩阵；(5)生成候选初始聚类中心；(6)粒子群K均值划分聚类；(7)输出粒子种群最优适应度值和对应的数据集类簇划分结果。本发明首先采用凝聚层次聚类进行第一阶段聚类，提出了一种简化的粒子编码方式，通过粒子群优化K均值聚类对数据进行第二阶段聚类，融合了层次凝聚、K均值和粒子群优化方法的优点

专利类型：发明专利

专利号：CN201210109141.8

专利申请（专利权）人：西安电子科技大学

专利发明（设计）人：刘志镜;王纵虎;王韦桦;陈东辉;屈鉴铭;贺文骅;王静;姚勇;熊静;唐国良;袁通;刘慧

主权项：一种两阶段混合粒子群优化聚类方法，包括如下步骤：(1)读入数据集和聚类个数K；(2)统计维度信息计算机遍历数据集所有样本，统计数据集各维的取值范围信息，获得数据集各维属性取值范围的最大值与最小值；(3)维度规范化对数据样本各维属性值采用规范化公式进行处理，将数据集所有样本各维属性值映射到[0，1]区间；(4)计算相似度矩阵对所有样本采用欧式距离公式计算两两之间的相异度值，生成数据集各样本之间的相异度矩阵；(5)生成候选初始聚类中心5a)将所有样本看作一个子簇，加入当前轮子簇列表中，根据步骤(4)中获得的相

专利地区：陕西