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申请/专利权人：怀化学院
摘要：本发明公开了一种用于区域健康大数据的分水岭聚类方法，属于大数据处理与模式识别领域，该方法包括以下步骤：基于输入的数据集构建混合k近邻图，混合k近邻图包括边权重集和顶点属性集，基于顶点属性集的粗糙因子和边界因子分别识别核心点和边界点；基于核心点与核心点的近邻成员的海拔和近邻信息发现集水盆集和集水盆连接集；基于稳定因子从集水盆连接集中识别有效集水盆连接，利用集水盆级相似性合并集水盆得到合并后的集水盆；利用近邻信息和边界点聚合未被聚类的数据点到集水盆，得到最终的数据聚类。本发明克服了现有分水岭聚类方法和传统密度聚类方法未能处理多种复杂结构的局限性，提高了聚类的性能和质量。
主权项：1.一种用于区域健康大数据的分水岭聚类方法，其特征在于，包括：基于输入的数据集构建混合k近邻图，所述混合k近邻图包括边权重集和顶点属性集，基于所述顶点属性集的粗糙因子和边界因子分别识别核心点和边界点；基于所述核心点与核心点的近邻成员的海拔和近邻信息发现集水盆集和集水盆连接集；基于稳定因子从所述集水盆连接集中识别有效集水盆连接，利用集水盆级相似性合并集水盆得到合并后的集水盆；利用近邻信息和边界点聚合未被聚类的数据点到集水盆，得到最终的数据聚类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 怀化学院 一种用于区域健康大数据的分水岭聚类方法
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