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一种基于强项集的聚类结果语义特征提取与可视化方法

摘要

本发明属于计算机信息处理技术领域的,提出了一种基于强项集的聚类结果语义特征提取与可视化方法。本方法首先通过分析构建了基于强项集簇语义特征模型,能够直观、有效地描述每个簇的特征,提高聚类结果集的可解释性;然后提出了基于强项集的簇语义特征抽取算法CLCE,该算法具有较高的性能,可以有效地提取面向强类集的簇语义特征;最后给出了簇语义特征可视化的方法,进一步帮助领域专家理解聚类结果集中的每个簇,促进挖掘出的相关知识模型的应用。

著录项

  • 公开/公告号CN109685158B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN201910014287.6

  • 发明设计人 张明卫;何秀秀;肖云龙;季子其;

    申请日2019-01-08

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构21200 大连理工大学专利中心;

  • 代理人陈玲玉;梅洪玉

  • 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号

  • 入库时间 2022-08-23 11:17:21

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