一种多阶段分层分簇空间相关性温度感知数据去冗余方法

摘要

本发明公开了一种多阶段分层分簇空间相关性温度感知数据去冗余方法，包括以下步骤：步骤1：获取温度传感器网络采集的大量温度感知数据，在Sink节点上，使用欧式距离和皮尔森距离对k‑Means方法进行改进，根据节点位置坐标对节点进行节点相似性分析，求出冗余节点分簇；步骤2：在冗余节点分簇的簇头CHs节点处使用高斯混合聚类分簇方法，对簇内数据进行相似性判断，从而进一步对簇内节点进行数据冗余分簇；步骤3：在得到数据冗余分簇后，将数据冗余分簇中的数据进行随机加权，得到最终的去冗余结果；步骤4：将去除冗余后的温度数据传输给Sink节点。本发明可以更准确的判断冗余节点，使得冗余数据的判别更准确，使得去冗余后的结果误差更小。