[发明专利]一种基于特征相似度的自适应聚类方法及应用有效
| 申请号： | 202010162913.9 | 申请日： | 2020-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN111428760B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 孙红霞;李琛;余学儒;傅豪;田畔 | 申请（专利权）人： | 上海集成电路研发中心有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/09 |
| 代理公司： | 上海天辰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31275 | 代理人： | 吴世华;马盼 |
| 地址： | 201210 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征相似度的自适应聚类方法，包括如下步骤：S01：设置初始深度学习参数，提取样品特征；S02：设置初始聚类数k以及步长x，以此确定m个聚类数；S03：对样品特征进行聚类；S04：针对每一组聚类结果，计算其对应的聚类效果函数值f(p)；S05：根据最大聚类数对应的聚类效果函数值梯度，确定新的聚类数k’；S06：重复步骤S03‑S05，直至最大聚类数对应的聚类效果函数值梯度小于梯度阈值，记录当前聚类效果函数值f(k’)；S07：调整深度学习参数，重复步骤S02‑S06n次，选择使当前聚类效果函数值f(k’)最大的深度学习参数和聚类数；并得出其对应的聚类结果。本发明能够更精细准确的对样品特征进行聚类，有利于发现更多导致白色像素的原因。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 相似 自适应 方法 应用 | ||
【主权项】：
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