聚类方法、装置和计算设备与流程

技术特征：
1.一种聚类方法，其特征在于，包括：获取第一待聚类数据；从聚类算法池中选择第一聚类算法，所述聚类算法池包括至少两个聚类算法，所述第一聚类算法为所述聚类算法池中任意一个算法；按照所述第一聚类算法完成对所述第一待聚类数据的聚类，所述第一聚类算法对所述第一待聚类数据的聚类效果优于所述聚类算法池中其他算法的聚类效果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从聚类算法池中选择第一聚类算法，包括：利用所述聚类算法池中多个聚类算法分别对第二待聚类数据进行聚类得到聚类结果，所述第一待聚类数据和所述第二待聚类数据的特征分布相同；根据所述聚类结果选择所述第一聚类算法。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果选择所述第一聚类算法，包括：评估所述多个聚类算法的聚类结果得到多个评估结果；根据所述多个评估结果选择所述第一聚类算法。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述评估所述多个聚类算法的聚类结果得到多个评估结果，包括：确定所述多个聚类算法的聚类结果的评估系数，所述第一聚类算法的评估系数优于所述聚类算法池中其他算法的评估系数，所述评估系数用于衡量每个聚类结果中同一类内数据的相似程度，以及所述每个聚类结果中不同类的数据的差异程度；则所述根据所述多个评估结果选择所述第一聚类算法，包括：选择所述多个评估结果的评估系数中趋于阈值的评估系数对应的聚类算法作为所述第一聚类算法。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，在按照所述第一聚类算法完成对所述第一待聚类数据的聚类之前，所述方法还包括：按照预设规则调整所述第一聚类算法的参数，所述预设规则为依据所述第一聚类算法对第二待聚类数据进行聚类的收敛趋势调整所述第一聚类算法的参数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，按照预设规则调整所述第一聚类算法的参数，包括：根据预设步长调整所述第一聚类算法的参数的初始值，得到所述第一聚类算法的参数的中间值；利用所述第一聚类算法的参数的中间值对所述第二待聚类数据进行聚类，直到所述第一聚类算法收敛，将所述第一聚类算法的参数的中间值确定为所述第一聚类算法的参数的调整值。7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：显示所述第一聚类算法的聚类结果和所述聚类算法池中除了所述第一聚类算法的聚类算法的聚类结果的对比结果。8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：更新所述聚类算法池，所述更新包括删除、增加或优化所述聚类算法池中的聚类算法。
9.一种聚类装置，其特征在于，包括：通信模块，用于获取第一待聚类数据；算法自适应模块，用于从聚类算法池中选择第一聚类算法，所述聚类算法池包括至少两个聚类算法，所述第一聚类算法为所述聚类算法池中任意一个算法；聚类模块，用于按照所述第一聚类算法完成对所述第一待聚类数据的聚类，所述第一聚类算法对所述第一待聚类数据的聚类效果优于所述聚类算法池中其他算法的聚类效果。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述算法自适应模块，具体用于：利用所述聚类算法池中多个聚类算法分别对第二待聚类数据进行聚类得到聚类结果，所述第一待聚类数据和所述第二待聚类数据的特征分布相同；根据所述聚类结果选择所述第一聚类算法。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述算法自适应模块，具体用于：评估所述多个聚类算法的聚类结果得到多个评估结果；根据所述多个评估结果选择所述第一聚类算法。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述算法自适应模块，具体用于：确定所述多个聚类算法的聚类结果的评估系数，所述第一聚类算法的评估系数优于所述聚类算法池中其他算法的评估系数，所述评估系数用于衡量每个聚类结果中同一类内数据的相似程度，以及所述每个聚类结果中不同类的数据的差异程度；则所述根据所述多个评估结果选择所述第一聚类算法，包括：选择所述多个评估结果的评估系数中趋于阈值的评估系数对应的聚类算法作为所述第一聚类算法。13.根据权利要求9-12中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：参数自适应模块，用于按照预设规则调整所述第一聚类算法的参数，所述预设规则为依据所述第一聚类算法对第二待聚类数据进行聚类的收敛趋势调整所述第一聚类算法的参数。14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述参数自适应模块，具体用于：根据预设步长调整所述第一聚类算法的参数的初始值，得到所述第一聚类算法的参数的中间值；利用所述第一聚类算法的参数的中间值对所述第二待聚类数据进行聚类，直到所述第一聚类算法收敛，将所述第一聚类算法的参数的中间值确定为所述第一聚类算法的参数的调整值。15.根据权利要求9-14中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：显示模块，用于显示所述第一聚类算法的聚类结果和所述聚类算法池中除了所述第一聚类算法的聚类算法的聚类结果的对比结果。16.根据权利要求9-15中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：更新模块，用于更新所述聚类算法池，所述更新包括删除、增加或优化所述聚类算法池中的聚类算法。17.一种计算设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一组计算机指令；当所述处理器执行所述一组计算机指令时，执行上述权利要求1至8中任一所述的方法的操作步骤。

技术总结
一种聚类方法，包括：在聚类装置获取到第一待聚类数据后，从聚类算法池包含的多个聚类算法中选择第一聚类算法，按照第一聚类算法完成对第一待聚类数据的聚类，使得第一聚类算法对第一待聚类数据的聚类效果优于聚类算法池中其他算法的聚类效果。由于聚类过程中所选择的聚类算法可以根据待聚类数据进行自适应调整，能够满足不同待聚类数据的需求，获得更准确的聚类结果。确的聚类结果。确的聚类结果。


技术研发人员：胥鹏鹏 许利霞 郑卫炎
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2020.09.30
技术公布日：2022/4/12