一种基于数据中台的数据分类方法

本发明提供一种基于数据中台的数据分类方法，涉及数据分类技术领域。该数据分类方法，包括S1.数据预处理，首先使用k‑means算法对原始数据进行预处理，将数据划分为k个簇，对预处理后的数据应用改进的k‑means算法进行初步聚类处理；S2.初步聚类处理；S3.基于数据密度的分类；S4.结果输出。采用DBSCAN算法中设定的密度阈值ε与邻域内点的数目作为判定簇的依据，此方法更具客观性与可靠性。通过合理调整MinPts参数，并精确计算适宜的密度阈值ε，我们能够在数据中精确识别出形成簇的区域，从而有效应对数据中的噪声点和非球状类簇，进而提升了聚类结果的精确性与稳定性。