一种基于时序数据LSTM特征的K-Shape聚类方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于时序数据LSTM特征的K‑Shape聚类方法,属于数据挖掘技术领域,包括以下步骤:S1:收集时间序列数据样本并预处理;S2:建立并训练长短期记忆模型,输出时序动态特征数据;S3:利用手肘法和轮廓法计算出聚类的最佳聚类K值;S4:建立K‑Shape聚类模型并输出结果。本发明使用LSTM模型获取时序数据的动态特征并进行K‑Shape聚类能更好的解决如K‑均值聚类等一般聚类在对复杂时序数据的聚类结果不明确的问题,并且得出时序数据的变化趋势聚类结果;同时利用LSTM在K‑Shape聚类之前提取数据的时序特征额外地增加了聚类结果的准确性,鲁棒性和泛用能力。
基本信息
专利标题 :
一种基于时序数据LSTM特征的K-Shape聚类方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114358157A
申请号 :
CN202111598917.2
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-12-24
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王正宇王平平丁磊隆云飞杨鹏飞
申请人 :
科大国创软件股份有限公司
申请人地址 :
安徽省合肥市高新区文曲路355号
代理机构 :
合肥昊晟德专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
何梓秋
优先权 :
CN202111598917.2
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62 G06F16/2458 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211224
申请日 : 20211224
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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