摘要
本发明涉及数据分解聚类技术领域,特别是指一种基于垂直对偶概念分解的聚类方法,该方法包括:步骤S1,对目标数据集进行预处理,以得到标准数据集;步骤S2,根据明义特征对所述标准数据集进行一次聚类,以得到各初始数据簇,并对一次聚类结果进行分析,以评价一次聚类效果;步骤S3,根据暗义特征对各初始数据簇进行二次聚类,并对二次聚类结果进行分析,以确定是否对各初始数据簇进行数据增加以得到各实际数据簇;步骤S4,根据一次评价结果对一次聚类进行修正,并根据一次聚类结果和二次聚类结果对整体聚类进行修正,以保证整体聚类效果。本发明通过全面、准确地反映数据的内在结构和特征,使得聚类结果的精细度高;整体聚类效果好。
技术关键词
轮廓系数
数据
样本
概念
聚类算法
识别标记
聚类技术
模式