基于K近邻与共享近邻的密度峰值聚类算法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910501077.X

申请日：

2019-06-11

公开(公告)号：

CN110232414A

公开(公告)日：

2019-09-13

发明(设计)人：

殷茗王文杰马怀宇姜继娇孟丹荔张煊宇马子琛芦菲娅杨益王一博周翔熊敏光李欣吴瑜

申请人：

申请人地址：

710072 陕西省西安市友谊西路127号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

代理机构：

西北工业大学专利中心 61204

代理人：

王鲜凯

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-09-13	公开	公开
2021-06-11	发明专利申请公布后的视为撤回	发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K 9/62 申请公布日:20190913
2019-10-15	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20190611

共 50 条

[1]

基于动态K近邻代表点的密度峰值聚类算法 [P].

杨海波 ;

张爽 ;

李媛洁 .

中国专利 :CN113657419A ,2021-11-16

[2]

基于加权共享最近邻的自适应聚类中心密度峰值聚类算法 [P].

王言言 ;

万静 ;

李媛洁 .

中国专利 :CN113222027A ,2021-08-06

[3]

密度峰值聚类算法的聚类策略优化 [P].

纪耀立 ;

姜诚 ;

杨海波 .

中国专利 :CN113822310A ,2021-12-21

[4]

密度峰值聚类算法的聚类策略优化 [P].

纪耀立 ;

万静 ;

姜诚 .

中国专利 :CN113378986A ,2021-09-10

[5]

基于密度相似性的密度峰值聚类算法 [P].

王言言 ;

万静 ;

田新雨 .

中国专利 :CN114638301A ,2022-06-17

[6]

一种基于密度峰值聚类算法的改进研究 [P].

田新雨 ;

杨晓秋 ;

弋琨 .

中国专利 :CN114861760A ,2022-08-05

[7]

自然最近邻优化的密度峰值聚类方法 [P].

钱雪忠 ;

金辉 .

中国专利 :CN108764307A ,2018-11-06

[8]

一种基于K近邻密度峰值聚类的电力数据异常值检测算法 [P].

杨琴 ;

李卿鹏 ;

康水平 ;

李勇平 ;

张杨 ;

陈磊 ;

傅丽丽 ;

张格珣 .

中国专利 :CN114417971A ,2022-04-29

[9]

基于K近邻和多类合并密度峰值聚类方法、图像分割系统 [P].

高淑萍 ;

何迪 ;

薛小娜 ;

彭弘铭 ;

赵怡 ;

吴会会 ;

张剑湖 ;

王军宁 .

中国专利 :CN109409400A ,2019-03-01

[10]

一种基于逆近邻的密度峰值聚类波段选择方法 [P].

丁孙金衍 ;

李忍忍 ;

李法玉 ;

陈泰华 ;

杨文浩 ;

刘健 .

中国专利 :CN115482406B ,2025-08-12

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