公开(公告)号：CN110929777A

公开(公告)日：2020-03-27

申请号：CN201911131122.3

申请日：2019-11-18

Applicant: 济南大学

Inventor： 周劲 ,  党博湛 ,  韩士元 ,  王琳 ,  陈月辉

IPC: G06K9/62 ,  G06N20/10

Abstract: 一种基于迁移学习的数据核聚类方法，相较于普通的数据聚类技术，本基于迁移学习的数据核聚类方法使用映射的方法将在低维空间中线性不可分的数据映射到高维数据空间中，并使用核函数来代表这种映射，使得数据在高维空间可分。提高了数据聚类的效果并拓宽了可聚类数据的范围，而且使用了迁移学习技术，利用聚类效果优秀的数据的数据结构信息来协助目标域的数据聚类，相应的减少了在目标数据量稀少时会产生的聚类效果不佳的情况。

公开(公告)号：CN109726738A

公开(公告)日：2019-05-07

申请号：CN201811460657.0

申请日：2018-11-30

Applicant: 济南大学

Inventor： 周劲 ,  党博湛 ,  董吉文 ,  韩士元 ,  王栋 ,  王琳 ,  吴鹏 ,  陈月辉

IPC: G06K9/62

Abstract: 一种基于迁移学习与属性熵加权模糊聚类的数据分类方法，通过将需要进行分类的数据作为目标区域 。选取与目标区域数据类型相似且数据量充足的数据域作为源域。对源域进行EWFCM聚类，获取源域的类中心与类别维度权重。使用源域中的类中心与权重，采用基于迁移学习的EWFCM聚类算法对目标域 中的数据进行聚类计算，有效提高目标域中数据分类的准确率。