公开(公告)号：CN104933444B

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201510362392.0

申请日：2015-06-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 叶宁 ,  张迎亚 ,  黄海平 ,  沙超 ,  王汝传

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种面向多维属性数据的多层聚类融合机制的设计方法，该方法包括：步骤1：将数据集转化成矩阵形式，对数据进行预处理；步骤2：根据数据指标属性特点提取最优参考标准，并对数据进行归一化处理；步骤3：计算灰关联度，生成灰关联度相似矩阵，然后进行灰关联度聚类，得到初次聚类结果；步骤4：根据上述步骤3初次聚类结果，采用粗糙集理论建立决策表系统；步骤5：对每个聚类成员计算它在该决策系统的属性重要性信息熵值；步骤6：对每个聚类成员设置权值；步骤7：根据计算的权值，采用概率方法计算每个数据对象在每个所属类级别里的概率，从中选择取值最大概率时所在的类级别，就是该数据对象所属类级别，得到最终聚类融合结果。

公开(公告)号：CN104933444A

公开(公告)日：2015-09-23

申请号：CN201510362392.0

申请日：2015-06-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 叶宁 ,  张迎亚 ,  黄海平 ,  沙超 ,  王汝传

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/622

Abstract: 本发明公开了一种面向多维属性数据的多层聚类融合机制的设计方法，该方法包括：步骤1：将数据集转化成矩阵形式，对数据进行预处理；步骤2：根据数据指标属性特点提取最优参考标准，并对数据进行归一化处理；步骤3：计算灰关联度，生成灰关联度相似矩阵，然后进行灰关联度聚类，得到初次聚类结果；步骤4：根据上述步骤3初次聚类结果，采用粗糙集理论建立决策表系统；步骤5：对每个聚类成员计算它在该决策系统的属性重要性信息熵值；步骤6：对每个聚类成员设置权值；步骤7：根据计算的权值，采用概率方法计算每个数据对象在每个所属类级别里的概率，从中选择取值最大概率时所在的类级别，就是该数据对象所属类级别，得到最终聚类融合结果。