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数据聚类的方法和装置 

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摘要:本发明公开了数据聚类的方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:确定待聚类的数据集的最小聚类半径集合;从最小聚类半径集合中确定至少一个聚类半径;根据至少一个聚类半径对待聚类的数据集进行聚类。该实施方式能够获取多个聚类半径,能够基于多个聚类半径将数据集分成不同密度的簇,提高了聚类的准确率,降低了计算的复杂度。

主权项:1.一种数据聚类的方法,其特征在于,由服务器执行,服务器用于接收终端设备传输的产品信息查询请求,对产品信息查询请求的数据进行分析处理,并将处理结果反馈给终端设备,分析处理过程包括:确定待聚类的数据集的最小聚类半径集合,包括:对于所述待聚类的数据集中的每个数据,基于数据选取规则从所述待聚类的数据集中选取多个参考数据,然后计算所述每个数据与所述多个参考数据之间的多个曼哈顿距离,并计算所述多个曼哈顿距离的均值;根据每个数据对应的曼哈顿距离的均值生成所述最小聚类半径集合;其中,数据集包括产品信息查询请求的数据,数据为贸易交易数据、文档、基因表达数据中的至少一种;所述每个数据的多个参考数据,为与所述每个数据之间的曼哈顿距离最小的多个数据;从所述最小聚类半径集合中确定至少一个聚类半径,包括:将所述最小聚类半径集合中的元素按照降序的顺序排列;利用拐点算法计算排序后的所述最小聚类半径集合的拐点;根据所述拐点对应的元素确定至少一个聚类半径;根据所述至少一个聚类半径对所述待聚类的数据集进行聚类,包括:以所述至少一个聚类半径从小到大的顺序,基于每一个聚类半径对目标数据集进行聚类以得到所述聚类半径对应的簇和噪声数据集,其中所述目标数据集为前一次聚类后得到的噪声数据集,初次聚类的目标数据集为所述待聚类的数据集。

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