一种面向聚类算法的距离计算系统及方法与流程

1.本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种面向聚类算法的距离计算系统及方法。


背景技术：

2.目前聚类算法距离计算方法和系统存在的问题包括如下：
3.当前研究较多的聚类方法多是基于特征的，是通过提取数据的某种特征，并比较该特征进行分类。这种的局限性在于对数据完整特征的捕获具有片面性。因此，近年来相关领域研究人员对基于非特征相似度的聚类进行研究。这种方式旨在通过一种统一的相似性度量，包含所有的有效聚类距离。据此发展出来了基于科莫格罗夫复杂度(以下简称科氏复杂度)的数据绝对信息度量理论。两个对象x和y之间的信息距离定义为从x转换成y和从y转换成x的最小的计算机程序。
4.但是，在图灵计算机上这个距离是不可计算的。一种有效的解决方案是把这个最小的计算机程序用普适最优的信源编码来代替。这样就把寻找最小计算机程序的问题转换成了选择对于数据的最优压缩方案的问题。基于这个思路，业界提出了压缩距离的概念来近似信息距离，通过实际的压缩编码器来实现。这种方法的优点在于，它并不需要任何对于数据的背景知识，并且近年来被证明是一种可以适用于任何参数、任何特征的数据挖掘方法。
5.然而，以上研究中的信息和压缩距离都是基于离散数据的，而对于像图像和视频这样的连续数据是不适用的。最近几年业界的研究中在信息距离中引入了失真，并用有损信源编码速率来表达聚类距离。跟无损情况下一样，这个值的可计算性需要通过有效的有损压缩方案来来实现。


技术实现要素：

6.本发明旨在提供一种面向聚类算法的距离计算方法及系统，在基于科氏复杂度的信息距离理论基础上，设计信息距离计算、无损情况下的压缩距离计算和有损情况下的压缩距离计算统一的方法，并形成有损情况下的压缩距离计算系统，解决了面向图像、视频等连续数据的有损压缩距离计算问题，并形成一套完整统一的、面向任何数据类型的压缩距离计算方法及系统。
7.具体的，一种面向聚类算法的信息距离的计算系统，包括二进制计算机一(11)，二进制计算机二(12)，和信息距离最大值计算器(13)；所述二进制计算机一(11)包括最短程序一(1101)和长度计算器一(1102)，用于计算科氏复杂度一；所述二进制计算机二(12)包括最短程序二(1201)和长度计算器二(1202)，用于计算科氏复杂度二；所述信息距离最大值计算器(13)，将科氏复杂度一和科氏复杂度二作为输入信息，计算得到输入对象x和输入对象y之间的信息距离。
8.优选的，所述二进制计算机一以输入对象x作为输入，输出对象y作为输出，通过最
短程序一(1101)，计算从输入对象x得到输出对象y的最短程序，并通过长度计算器一(1102)，计算最短程序的长度，并得到科氏复杂度一。
9.优选的，所述二进制计算机二以输入对象y作为输入，输出对象x作为输出，通过最短程序二(1201)，计算从输入对象y得到输出对象x的最短程序，并通过长度计算器二(1202)，计算最短程序的长度，并得到科氏复杂度二。
10.优选的，所述二进制计算机一为y的无损压缩长度计算器(21)，用于计算y的无损压缩长度；所述二进制计算机二为x的无损压缩长度计算器(22)，用于计算x的无损压缩长度；所述信息距离最大值计算器为无损压缩距离最大值计算器(23)，通过输入x的无损压缩长度和y的无损压缩长度，得到输入对象x和输入对象y之间的无损压缩距离。
11.优选的，所述y的无损压缩长度计算器(21)包含无损压缩器一(2101)、无损解压器一(2102)、无损压缩长度提取器一(2103)、无损压缩长度最小值计算器一(2104)；所述无损压缩器一(2101)以离散对象y原值作为输入，经过所述无损解压器一(2102)，得到输出离散对象x估值；所述无损压缩长度提取器一(2103)，在输出离散对象x估值能够无错恢复的前提下，从所述无损压缩器一(2101)中提取出对输入离散对象y原值的无损压缩长度，得到压缩后数据长度一；所述无损压缩长度最小值计算器一(2104)以压缩后数据长度一作为输入，计算出y的无损压缩长度l(y|x)。
12.优选的，所述x的无损压缩长度计算器(22)包含无损压缩器二(2201)、无损解压器二(2202)、无损压缩长度提取器二(2203)、无损压缩长度最小值计算器二(2204)；所述无损压缩器二(2201)以离散对象x原值作为输入，经过所述无损解压器二(2202)，得到输出离散对象y估值；所述无损压缩长度提取器二(2203)，在输出离散对象y估值能够无错恢复的前提下，从所述无损压缩器二(2201)中提取出对输入离散对象x原值的无损压缩长度，得到压缩后数据长度二；所述无损压缩长度最小值计算器二(2204)以压缩后数据长度二作为输入，计算出x的无损压缩长度l(x|y)。
13.优选的，所述二进制计算机一为y的有损压缩长度计算器(31)，用于计算y的有损压缩长度；所述二进制计算机二为x的有损压缩长度计算器(32)，用于计算x的有损压缩长度；所述信息距离最大值计算器为有损压缩距离最大值计算器(33)，通过书输入x的有损压缩长度和y的有损压缩长度，得到输入对象x和输入对象y之间在允许最大数据失真为d前提下的有损压缩距离。
14.优选的，所述y的有损压缩长度计算器(31)包含有损压缩器一(3101)、有损解压器一(3102)、有损压缩长度提取器一(3103)、有损压缩长度最小值计算器一(3104)；所述有损压缩器一(3101)以连续对象y原值作为输入，经过所述有损解压器一(3102)，得到输出连续对象x估值；所述有损压缩长度提取器一(3103)，在输出连续对象x估值能够在允许最大数据失真d时恢复的前提下，从有损压缩器一(3101)中提取出对输入连续对象y原值的有损压缩长度，得到压缩后数据长度一；所述有损压缩长度最小值计算器一(3104)，以压缩后数据长度一作为输入，计算出y的有损压缩长度r_{y|x}(d)。
15.优选的，所述x的有损压缩长度计算器(32)包含有损压缩器二(3201)、有损解压器二(3202)、有损压缩长度提取器二(3203)、有损压缩长度最小值计算器二(3204)；所述有损压缩器二(3201)以连续对象x原值作为输入，经过所述有损解压器二(3202)，得到输出连续对象y估值；所述有损压缩长度提取器二(3203)，在在出连续对象y估值能够在允许最大数
据失真d时恢复的前提下，从有损压缩器二(3201)中提取出对输入连续对象x原值的有损压缩长度，得到压缩后数据长度二；所述有损压缩长度最小值计算器二(3204)，以压缩后数据长度二作为输入，计算出x的有损压缩长度r_{x|y}(d)。
16.本发明还提供一种面向聚类算法的信息距离的计算方法，包括二进制计算机一(11)，二进制计算机二(12)，和信息距离最大值计算器(13)；所述二进制计算机一(11)包括最短程序一(1101)和长度计算器一(1102)；所述二进制计算机二(12)包括最短程序二(1201)和长度计算器二(1202)；所述二进制计算机一(11)计算科氏复杂度一，所述所述二进制计算机二(12)计算科氏复杂度二；所述信息距离最大值计算器(13)，将科氏复杂度一和科氏复杂度二作为输入信息，计算得到输入对象x和输入对象y之间的信息距离。
17.优选的，所述最短程序一(1101)，计算从输入对象x得到输出对象y的最短程序，所述长度计算器一(1102)，计算从输入对象x得到输出对象y的最短程序的长度，并得到科氏复杂度一；
18.所述最短程序二(1201)，计算从输入对象y得到输出对象x的最短程序，所述长度计算器二(1202)，计算从输入对象y得到输出对象x的最短程序的长度，并得到科氏复杂度二。
19.优选的，所述二进制计算机一为y的无损压缩长度计算器(21)，包含无损压缩器一(2101)、无损解压器一(2102)、无损压缩长度提取器一(2103)、无损压缩长度最小值计算器一(2104)；所述x的无损压缩长度计算器(22)包含无损压缩器二(2201)、无损解压器二(2202)、无损压缩长度提取器二(2203)、无损压缩长度最小值计算器二(2204)；所述信息距离最大值计算器为无损压缩距离最大值计算器(23)。
20.优选的，所述无损压缩器一(2101)以离散对象y原值作为输入，经过所述无损解压器一(2102)，得到输出离散对象x估值；所述无损压缩长度提取器一(2103)，在输出离散对象x估值能够无错恢复的前提下，从所述无损压缩器一(2101)中提取出对输入离散对象y原值的无损压缩长度，得到压缩后数据长度一；所述无损压缩长度最小值计算器一(2104)以压缩后数据长度一作为输入，计算出y的无损压缩长度l(y|x)；
21.所述无损压缩器二(2201)以离散对象x原值作为输入，经过所述无损解压器二(2202)，得到输出离散对象y估值；所述无损压缩长度提取器二(2203)，在输出离散对象y估值能够无错恢复的前提下，从所述无损压缩器二(2201)中提取出对输入离散对象x原值的无损压缩长度，得到压缩后数据长度二；所述无损压缩长度最小值计算器二(2204)以压缩后数据长度二作为输入，计算出x的无损压缩长度l(x|y)；
22.所述无损压缩距离最大值计算器(23)以输入x的无损压缩长度和y的无损压缩长度为输入信息，得到输入对象x和输入对象y之间的无损压缩距离。
23.优选的，所述二进制计算机一为y的有损压缩长度计算器(31)，包含有损压缩器一(3101)、有损解压器一(3102)、有损压缩长度提取器一(3103)、有损压缩长度最小值计算器一(3104)；所述二进制计算机二为x的有损压缩长度计算器(32)，包含有损压缩器二(3201)、有损解压器二(3202)、有损压缩长度提取器二(3203)、有损压缩长度最小值计算器二(3204)；所述信息距离最大值计算器为有损压缩距离最大值计算器(33)。
24.优选的，所述有损压缩器一(3101)以连续对象y原值作为输入，经过所述有损解压器一(3102)，得到输出连续对象x估值；所述有损压缩长度提取器一(3103)，在出连续对象x
估值能够在允许最大数据失真d时恢复的前提下，从有损压缩器一(3101)中提取出对输入连续对象y原值的有损压缩长度，得到压缩后数据长度一；所述有损压缩长度最小值计算器一(3104)，以压缩后数据长度一作为输入，计算出y的有损压缩长度r_{y|x}(d)；
25.所述x的有损压缩长度计算器(32)所述有损压缩器二(3201)以连续对象x原值作为输入，经过所述有损解压器二(3202)，得到输出连续对象y估值；所述有损压缩长度提取器二(3203)，在在出连续对象y估值能够在允许最大数据失真d时恢复的前提下，从有损压缩器二(3201)中提取出对输入连续对象x原值的有损压缩长度，得到压缩后数据长度二；所述有损压缩长度最小值计算器二(3204)，以压缩后数据长度二作为输入，计算出x的有损压缩长度r_{x|y}(d)；
26.所述有损压缩距离最大值计算器(33)通过书输入x的有损压缩长度和y的有损压缩长度，得到输入对象x和输入对象y之间在允许最大数据失真为d前提下的有损压缩距离。
27.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
28.(1)本发明根据基于科莫格罗夫复杂度的数据绝对信息度量理论，设计了两个对象x和y之间的信息距离计算的方法，通过计算从x转换成y和从y转换成x的距离，并计算二者最大值，得到二者之间的信息距离。
29.(2)设计了无损情况下压缩距离的计算方法。与现有技术相比，该方法适用于基于信息距离理论基础的压缩距离计算，并具备扩展到有损压缩距离计算方法的可能性。
30.(3)当前已有方法中，都是面向离散数据的无损压缩距离计算方法，本文提出并设计了有损情况下的压缩距离计算方法，可以使用与类似于图像和视频这类的连续数据聚类距离计算。通过引入失真的概念，基于以上计算方法，设计了在最大允许失真的条件下，有损压缩距离的计算系统。
附图说明
31.图1是本发明一种面向聚类算法的信息距离计算系统及方法示意图；
32.图2是本发明一种无损情况下压缩距离计算系统示意图；
33.图3是本发明一种y的无损压缩长度计算器示意图；
34.图4是本发明一种x的无损压缩长度计算器示意图；
35.图5是本发明一种有损情况下压缩距离计算系统及方法示意图；
36.图6是本发明一种y的有损压缩长度计算器示意图；
37.图7是本发明一种x的有损压缩长度计算器示意图；
38.图8是本发明实施例一无损情况下压缩距离计算系统示意图；
39.图9是本发明实施例一无损情况下压缩距离计算系统xy距离转化示意图；
40.图10是本发明实施例一无损情况下压缩距离计算系统x距离转化示意图；
41.图11是本发明实施例一无损情况下压缩距离计算系统y距离转化示意图；
42.图12是本发明实施例二有损情况下压缩距离计算系统示意图；
43.图13是本发明实施例二有损情况下压缩距离计算系统xy距离转化示意图；
44.图14是本发明实施例二有损情况下压缩距离计算系统x距离转化示意图；
45.图15是本发明实施例二有损情况下压缩距离计算系统y距离转化示意图；
具体实施方式
46.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。
47.如图1所示，一种面向聚类算法的信息距离计算系统，具体是一种计算对象x和y之间信息距离的计算方法，包括二进制计算机一(11)，二进制计算机二(12)，和信息距离最大值计算器(13)。
48.二进制计算机一(11)包括最短程序一(1101)和长度计算器一(1102)；
49.二进制计算机二(12)包括最短程序二(1201)和长度计算器二(1202)；
50.二进制计算机一(11)对科氏复杂度一进行计算。其中，输入对象x作为二进制计算机一(11)的输入，输出对象y作为二进制计算机一(11)的输出，二进制计算机一(11)通过最短程序一(1101)，计算从输入对象x得到输出对象y的最短程序，并通过长度计算器一(1102)，计算最短程序的长度，并得到科氏复杂度一，标记为k(y|x)，将作为信息距离计算过程中从输入对象x到输出对象y的距离。
51.二进制计算机二(12)对科氏复杂度二进行计算。其中，输入对象y作为二进制计算机二(12)的输入，输出对象x作为二进制计算机二(12)的输出，二进制计算机二(12)通过最短程序二(1201)，计算从输入对象y得到输出对象x的最短程序，并通过长度计算器二(1202)，计算最短程序的长度，并得到科氏复杂度二，标记为k(x|y)，将作为信息距离计算过程中从输入对象y到输出对象x的距离。
52.通过二进制计算机一(11)计算得到的科氏复杂度一k(y|x)，和通过二进制计算机二(12)计算得到的科氏复杂度二k(x|y)，共同输入信息距离最大值计算器(13)，得到输入对象x和输入对象y之间的信息距离，标记为id(x,y)。
53.在一个或多个实施例中，本发明提供的面向聚类算法的信息距离计算系统，可应用于无损情况下的压缩距离计算场景。具体的，如图2所示，包括y的无损压缩长度计算器(21)，x的无损压缩长度计算器(22)，和无损压缩距离最大值计算器(23)。
54.通过y的无损压缩长度计算器(21)计算得到的y的无损压缩长度，标记为l(y|x)；通过x的无损压缩长度计算器(22)计算得到的x的无损压缩长度，标记为l(x|y)。这两个无损压缩长度共同输入无损压缩距离最大值计算器(23)，得到输入对象x和输入对象y之间的无损压缩距离，标记为cd_ii(x,y)。
55.在上述实施例中，y的无损压缩长度计算器(21)对y的无损压缩长度l(y|x)进行计算。如图3所示，输入离散对象y原值作为无损压缩器一(2101)的输入，然后经过无损解压器一(2102)，得到输出离散对象x估值。在输出离散对象x估值能够无错恢复的前提下，通过无损压缩长度提取器一(2103)，从无损压缩器一(2101)中提取出对输入离散对象y原值的无损压缩长度，得到压缩后数据长度一。然后，进入无损压缩长度最小值计算器一(2104)，计算出y的无损压缩长度l(y|x)。
56.在上述实施例中，x的无损压缩长度计算器(22)对x的无损压缩长度l(x|y)进行计算。如图4所示，输入离散对象x原值作为无损压缩器二(2201)的输入，然后经过无损解压器一(2202)，得到输出离散对象y估值。在输出离散对象y估值能够无错恢复的前提下，通过无损压缩长度提取器二(2203)，从无损压缩器二(2201)中提取出对输入离散对象x原值的无损压缩长度，得到压缩后数据长度二。然后，进入无损压缩长度最小值计算器二(2204)，计
算出x的无损压缩长度l(x|y)。
57.在一个或多个实施例中，本发明提供的面向聚类算法的信息距离计算系统，可应用于有损情况下的压缩距离计算场景。具体的，如图5所示，包括y的有损压缩长度计算器(31)，x的有损压缩长度计算器(32)，和有损压缩距离最大值计算器(33)。
58.在允许最大数据失真为d的前提下，通过y的有损压缩长度计算器(31)计算得到的y的有损压缩长度，标记为r_{y|x}(d)；在允许最大数据失真为d的前提下，通过x的有损压缩长度计算器(32)计算得到的x的有损压缩长度，标记为r_{x|y}(d)。这两个有损压缩长度共同输入有损压缩距离最大值计算器(33)，得到输入对象x和输入对象y之间，在允许最大数据失真为d前提下的有损压缩距离，标记为cd_iy(x,y)。
59.在上述实施例中，如图6所示，y的有损压缩长度计算器(31)，在允许最大数据失真为d的前提下，对y的有损压缩长度r_{y|x}(d)进行计算。其中，输入连续对象y原值作为有损压缩器一(3101)的输入，然后经过有损解压器一(3102)，得到输出连续对象x估值。在输出连续对象x估值能够在允许最大数据失真d时恢复的前提下，通过有损压缩长度提取器一(3103)，从有损压缩器一(3101)中提取出对输入连续对象y原值的有损压缩长度，得到压缩后数据长度一。然后，进入有损压缩长度最小值计算器一(3104)，计算出在允许最大数据失真为d的前提下的y的有损压缩长度r_{y|x}(d)。
60.在上述实施例中，如图7所示，x的有损压缩长度计算器(32)，在允许最大数据失真为d的前提下，对x的有损压缩长度r_{x|y}(d)进行计算。其中，输入连续对象x原值作为有损压缩器二(3201)的输入，然后经过有损解压器二(3202)，得到输出连续对象y估值。在输出连续对象y估值能够在允许最大数据失真d时恢复的前提下，通过有损压缩长度提取器二(3203)，从有损压缩器二(3201)中提取出对输入连续对象x原值的有损压缩长度，得到压缩后数据长度二。然后，进入有损压缩长度最小值计算器二(3204)，计算出在允许最大数据失真为d的前提下的x的有损压缩长度r_{x|y}(d)。
61.本发明还提供一种面向聚类算法的信息距离的计算方法，如图1所示，包括二进制计算机一(11)，二进制计算机二(12)，和信息距离最大值计算器(13)；所述二进制计算机一(11)包括最短程序一(1101)和长度计算器一(1102)；所述二进制计算机二(12)包括最短程序二(1201)和长度计算器二(1202)；所述二进制计算机一(11)计算科氏复杂度一，所述所述二进制计算机二(12)计算科氏复杂度二；所述信息距离最大值计算器(13)，将科氏复杂度一和科氏复杂度二作为输入信息，计算得到输入对象x和输入对象y之间的信息距离。
62.在上述实施例中，如图1所示，所述最短程序一(1101)，计算从输入对象x得到输出对象y的最短程序，所述长度计算器一(1102)，计算从输入对象x得到输出对象y的最短程序的长度，并得到科氏复杂度一；
63.所述最短程序二(1201)，如图3所示，计算从输入对象y得到输出对象x的最短程序，所述长度计算器二(1202)，计算从输入对象y得到输出对象x的最短程序的长度，并得到科氏复杂度二。
64.在一个或多个实施例中，本发明提供的面向聚类算法的信息距离计算方法，可应用于无损情况下的压缩距离计算场景。如图2所示，所述二进制计算机一为y的无损压缩长度计算器(21)，包含无损压缩器一(2101)、无损解压器一(2102)、无损压缩长度提取器一(2103)、无损压缩长度最小值计算器一(2104)；所述x的无损压缩长度计算器(22)包含无损
压缩器二(2201)、无损解压器二(2202)、无损压缩长度提取器二(2203)、无损压缩长度最小值计算器二(2204)；所述信息距离最大值计算器为无损压缩距离最大值计算器(23)。
65.在上述实施例中，如图2-4所示，所述无损压缩器一(2101)以离散对象y原值作为输入，经过所述无损解压器一(2102)，得到输出离散对象x估值；所述无损压缩长度提取器一(2103)，在输出离散对象x估值能够无错恢复的前提下，从所述无损压缩器一(2101)中提取出对输入离散对象y原值的无损压缩长度，得到压缩后数据长度一；所述无损压缩长度最小值计算器一(2104)以压缩后数据长度一作为输入，计算出y的无损压缩长度l(y|x)；
66.所述无损压缩器二(2201)以离散对象x原值作为输入，经过所述无损解压器二(2202)，得到输出离散对象y估值；所述无损压缩长度提取器二(2203)，在输出离散对象y估值能够无错恢复的前提下，从所述无损压缩器二(2201)中提取出对输入离散对象x原值的无损压缩长度，得到压缩后数据长度二；所述无损压缩长度最小值计算器二(2204)以压缩后数据长度二作为输入，计算出x的无损压缩长度l(x|y)；
67.所述无损压缩距离最大值计算器(23)以输入x的无损压缩长度和y的无损压缩长度为输入信息，得到输入对象x和输入对象y之间的无损压缩距离。
68.在一个或多个实施例中，本发明提供的面向聚类算法的信息距离计算方法，可应用于有损情况下的压缩距离计算场景。如图5所示，所述二进制计算机一为y的有损压缩长度计算器(31)，包含有损压缩器一(3101)、有损解压器一(3102)、有损压缩长度提取器一(3103)、有损压缩长度最小值计算器一(3104)；所述二进制计算机二为x的有损压缩长度计算器(32)，包含有损压缩器二(3201)、有损解压器二(3202)、有损压缩长度提取器二(3203)、有损压缩长度最小值计算器二(3204)；所述信息距离最大值计算器为有损压缩距离最大值计算器(33)。
69.在上述实施例中，如图5-7所示，所述有损压缩器一(3101)以连续对象y原值作为输入，经过所述有损解压器一(3102)，得到输出连续对象x估值；所述有损压缩长度提取器一(3103)，在出连续对象x估值能够在允许最大数据失真d时恢复的前提下，从有损压缩器一(3101)中提取出对输入连续对象y原值的有损压缩长度，得到压缩后数据长度一；所述有损压缩长度最小值计算器一(3104)，以压缩后数据长度一作为输入，计算出y的有损压缩长度r_{y|x}(d)；
70.所述x的有损压缩长度计算器(32)所述有损压缩器二(3201)以连续对象x原值作为输入，经过所述有损解压器二(3202)，得到输出连续对象y估值；所述有损压缩长度提取器二(3203)，在在出连续对象y估值能够在允许最大数据失真d时恢复的前提下，从有损压缩器二(3201)中提取出对输入连续对象x原值的有损压缩长度，得到压缩后数据长度二；所述有损压缩长度最小值计算器二(3204)，以压缩后数据长度二作为输入，计算出x的有损压缩长度r_{x|y}(d)；
71.所述有损压缩距离最大值计算器(33)通过书输入x的有损压缩长度和y的有损压缩长度，得到输入对象x和输入对象y之间在允许最大数据失真为d前提下的有损压缩距离。
72.实施例一
73.图8为面向聚类算法的无损情况下的压缩距离计算系统的具体实施方式。将x和y之间的无损压缩距离计算具体转化为xy无损压缩长度、x的无损压缩长度和y的无损压缩长度三方面。
74.其中，xy的无损压缩长度计算由xy无损压缩长度计算器(51)实现，得到压缩后的数据长度l(xy)；x的无损压缩长度由x无损压缩长度计算器(52)实现，得到压缩后的数据长度l(x)；y的无损压缩长度由y无损压缩长度计算器(53)实现，得到压缩后的数据长度l(y)。
75.压缩后的数据长度x和压缩后的数据长度y共同输入离散对象最小值计算器(54)，得到最小值，并与压缩后的数据长度l(xy)共同输入无损压缩距离加法器(55)，得到无损压缩距离的计算值。
76.xy无损压缩长度计算器(51)具体实施为：输入离散对象xy原值作为xy无损压缩器(5101)的输入，然后经过xy无损解压器(5102)，得到输出离散对象xy估值。在输出离散对象xy估值能够无错恢复的前提下，通过xy无损压缩长度提取器(5103)，从xy无损压缩器(5101)中提取出对输入离散对象xy原值的无损压缩长度。然后，进入xy无损压缩长度最小值计算器(5104)，计算出压缩后的数据长度l(xy)。
77.x无损压缩长度计算器(52)具体实施为：输入离散对象x原值作为x无损压缩器(5201)的输入，然后经过x无损解压器(5202)，得到输出离散对象x估值。在输出离散对象x估值能够无错恢复的前提下，通过x无损压缩长度提取器(5203)，从x无损压缩器(5201)中提取出对输入离散对象x原值的无损压缩长度。然后，进入x无损压缩长度最小值计算器一(5204)，计算出压缩后数据长度l(x)。
78.y的无损压缩长度计算器(53)具体实施为：输入离散对象y原值作为y无损压缩器(5301)的输入，然后经过y无损解压器(5302)，得到输出离散对象y估值。在输出离散对象y估值能够无错恢复的前提下，通过y无损压缩长度提取器(5303)，从y无损压缩器(5301)中提取出对输入离散对象y原值的无损压缩长度。然后，进入y无损压缩长度最小值计算器(5304)，计算出压缩后数据长度l(y)。
79.实施例二
80.图12为面向聚类算法的有损情况下的压缩距离计算系统的具体实施方式。将x和y之间的有损压缩距离计算具体转化为在允许最大数据失真为d的前提下，xy有损压缩长度、x的有损压缩长度和y的有损压缩长度三方面。
81.其中，xy的有损压缩长度计算由xy有损压缩长度计算器(61)实现，得到压缩后的数据长度r_{xy}(d)；x的有损压缩长度由x有损压缩长度计算器(62)实现，得到压缩后的数据长度r_{x}(d)；y的有损压缩长度由y有损压缩长度计算器(63)实现，得到压缩后的数据长度r_{y}(d)。
82.压缩后的数据长度x和压缩后的数据长度y共同输入离散对象最小值计算器(64)，得到最小值，并与压缩后的数据长度r_{xy}(d)共同输入有损压缩距离加法器(65)，得到在允许最大数据失真为d的前提下，有损压缩距离的计算值。
83.xy有损压缩长度计算器(61)具体实施为：输入连续对象xy原值作为xy有损压缩器(6101)的输入，然后经过xy有损解压器(6102)，在允许最大数据失真为d的前提下，得到输出连续对象xy估值。
84.在输出连续对象xy估值能够在所允许的最大失真d下进行恢复的前提下，通过xy有损压缩长度提取器(6103)，从xy有损压缩器(6101)中提取出对输入连续对象xy原值的有损压缩长度。然后，进入xy有损压缩长度最小值计算器(6104)，计算出压缩后的数据长度r_{xy}(d)。
85.x有损压缩长度计算器(62)具体实施为：输入连续对象x原值作为x有损压缩器(6201)的输入，然后经过x有损解压器(6202)，在允许最大数据失真为d的前提下，得到输出连续对象x估值。
86.在输出连续对象x估值能够在允许最大数据失真为d下进行恢复的前提下，通过x有损压缩长度提取器(6203)，从x有损压缩器(6201)中提取出对输入连续对象x原值的有损压缩长度。然后，进入x有损压缩长度最小值计算器(6204)，计算出压缩后数据长度r_{x}(d)。
87.y有损压缩长度计算器(63)具体实施为：输入连续对象y原值作为y有损压缩器(6301)的输入，然后经过y有损解压器(6302)，在允许最大数据失真为d的前提下，得到输出连续对象y估值。
88.在输出连续对象y估值能够在允许最大数据失真为d下进行恢复的前提下，通过y有损压缩长度提取器(6303)，从y有损压缩器(6301)中提取出对输入连续对象y原值的有损压缩长度。然后，进入y有损压缩长度最小值计算器(6304)，计算出压缩后数据长度r_{y}(d)。
89.本发明未详细阐述部分属于本领域公知技术。以上所述，仅是本发明较佳的实施方式，并非对本发明的技术方案做任何形式上的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例做任何简单修改，形式变化和修饰，均落入本发明的保护范围。