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基于Spark和ASPSO的并行化K-means的优化方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2021105016684
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2021105016684 | 专利名称 | 基于Spark和ASPSO的并行化K-means的优化方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06K9/62,G06N3/00,CN111597230A,2020.08.28,CN106682116A,2017.05.17,CN111695579A,2020.09.22,US2015261846A1,2015.09.17,CN110069467A,2019.07.30,US2020363972A1,2020.11.19卜凡鹏等.一种基于双层迭代聚类分析的负荷模式可控精细化识别方法.《电网 |
| 申请人 | 韶关学院 | 申请地址 | 广东省韶关市浈江区大学路288号 |
| 发明人 | 廖列法 | 申请日期 | 2021-05-08 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-09-01 11:19:03 |
| 专利摘要 | 本发明提出了一种基于Spark和ASPSO的并行化K‑means的优化方法，包括以下步骤：S1，通过分割函数粗略的划分数据集，并利用网格划分策略PCCV来计算数据网格的皮尔逊相关系数与相关系数阈值，再对数据网格进行划分，获取网格单元；S2，采用SPFG策略，对数据点进行局部区域覆盖，更新数据集中的样本点，形成区域簇，获取局部聚类的簇数；S3，采用ASPSO策略，计算自适应参数，获取局部簇质心；S4，采用CRNN策略计算每个簇的簇半径，并根据簇的相似性函数进行相似度判断，结合Spark并行计算框架将相似度大的簇进行合并；S5，输出聚类结果。本发明在运行效率和聚类精确度上都有显著的提高，此外通过该方法所挖掘出的知识，能够在生物学，医学，天文地理学上提供巨大的帮助。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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