基于模糊C均值聚类算法的多源异构数据融合方法及系统

摘要

本发明提出了一种基于模糊C均值聚类算法的多源异构数据融合方法及系统，其方法包括：获取特定环境下的多源异构数据以及对应的任务信息；将获取到的多源异构数据均转化为可描述的文本数据，并从中提取特征分词，对特征分词进行归一化得到标准特征信息；根据获取到的多源异构数据以及对应的任务信息建立事件树，基于复相关系数算法计算标准特征信息与事件树的相关概率；基于相关概率采用模糊C均值聚类算法对标准特征信息进行特征融合，得到满足条件的融合结果。本发明先提取标准特征信息再采用模糊C均值聚类算法进行融合，实现了数据类型复杂且数据维数大情况下的多源异构数据的有效融合，提高了多源异构数据融合方法在实际应用中的利用率。