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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明属于数据挖掘技术领域，提供了基于多重填充及变分网络的不完全数据聚类方法及系统，包括获取待聚类的不完全数据集；对缺失数据进行多重推断，得到多个填充结果；将填充结果编码为潜在表示，融合潜在分布，得到共享潜在分布；从高斯混合模型中选择一个聚类，根据所选聚类产生共享潜在变量，利用高斯混合模型计算聚类分配概率；定义目标函数，计算前后两次迭代的目标函数值之间的差值，如果满足设定条件，则终止迭代，如果不满足则重复执行上述步骤。本发明解决了传统的不完全数据聚类方法填充与聚类部分分离、推断过程无法获得足够的信息来处理高维数据的问题。
主权项：1.基于多重填充及变分网络的不完全数据聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取待聚类的不完全数据集；S2对缺失数据进行多重推断，得到多个填充结果；S3将填充结果编码为潜在表示，融合潜在分布，得到共享潜在分布；S4从高斯混合模型中选择一个聚类，根据所选聚类产生共享潜在变量，利用高斯混合模型计算聚类分配概率；S5定义目标函数，计算前后两次迭代的目标函数值之间的差值，如果满足设定条件，则终止迭代，如果不满足则重复执行步骤S3至步骤S5。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 基于多重填充及变分网络的不完全数据聚类方法及系统
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