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数据矩阵中局部相似性子矩阵双向聚类检测方法

摘要

本发明涉及计算机技术领域中的数据智能信息处理,特别涉及数据矩阵中局部相似性子矩阵双向聚类检测方法及其实现,本发明有助于发掘数据矩阵中存在的重要知识和规律。本发明提出了一个新的双向聚类检测技术框架体系,设计实现了完整的基于聚类结果的局部相似性子矩阵检测流程。将传统聚类算法(如K-means,FCM等)与局部相似性子矩阵检测分离为两个独立的顺序处理过程,将局部相似性子矩阵的检测建立在传统聚类算法聚类的结果基础上。这样做的优点在于,可以使得随着对局部相似性子矩阵定义的发展而机动灵活地采用相应的传统聚类算法来完成前期的聚类工作,很好地将已有算法与新技术有机联系起来,知识体系的承接与连贯性得到实现。

著录项

  • 公开/公告号CN103617249A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2014-03-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 烟台大学;

    申请/专利号CN201310625930.1

  • 发明设计人 张艳洁;胡占义;孙立民;

    申请日2013-11-22

  • 分类号G06F17/30(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 264005 山东省烟台市莱山区清泉路30号

  • 入库时间 2024-02-19 22:14:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-24

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F17/30 申请公布日:20140305 申请日:20131122

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2014-04-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20131122

    实质审查的生效

  • 2014-03-05

    公开

    公开

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