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公开(公告)号：CN109271424A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811152715.3
申请日：2018-09-29
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于密度的参数自适应聚类方法，涉及数据挖掘技术领域。该方法包括以下步骤：S1、数据集的预处理：输入待处理的数据集，利用预设的滑动窗口截取数据流，对截取的单元数据进行预处理以得到训练数据；S2、训练数据的模型训练和优化：对所述训练数据进行聚类，以得到所述训练数据的独立的簇和簇中心；将所有的簇进行模型训练，并将训练后的簇进行优化选择以得到优选参数，再将优优选参数的簇进行训练，以得到模型组；S3、模型匹配：将测试数据与所有的簇中心进行相似度匹配，得到最相似的簇中心对应的簇，以获得与该簇对应的相似模型；S4、预测分析：根据所述相似模型计算所述测试数据，以得到所述测试数据的预测值。
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