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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要：本发明公开了一种基于随机映射的高维数据聚类方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法通过根据预设的因变量，对高维数据进行数据降维操作，只保留高维数据中与因变量相关的特征，去除了与因变量无关的冗余特征，大大减少了冗余特征对后续数据聚类的影响。随后在进行聚类之前，采用随机映射矩阵对降维数据进行有随机变换，来达到对降维数据进行保护的作用。因此，本发明通过去除冗余特征来避免冗余特征的干扰以及聚类局部最优的问题，还通过随机映射矩阵对隐私数据进行进一步的保护。
主权项：1.一种基于随机映射的高维数据聚类方法，其特征在于，包括：获取由若干特征所构成的高维数据集以及若干预设的因变量；根据若干所述因变量，确定所述高维数据集中的若干相关特征，并根据若干所述相关特征生成降维数据；根据降维数据中相关特征的数量，生成第一随机映射矩阵；其中，所述第一随机映射矩阵中的元素均为独立同分布的高斯随机变量；根据所述第一随机映射矩阵，对所述降维数据进行随机映射变换，生成特征变换矩阵；根据所述特征变换矩阵以及所述第一随机映射矩阵，生成第二随机映射矩阵；采用所述第二随机映射矩阵对所述降维数据进行随机映射变换，生成待聚类数据；将所述待聚类数据作为一个初始聚类中心，继而重复进行聚类划分操作，在所述聚类划分操作所产生聚类中心的数量不小于预设的聚类中心目标值时，生成所述高维数据集的聚类结果。
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权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 一种基于随机映射的高维数据聚类方法、装置、终端设备及存储介质
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