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龙图腾网获悉深圳信息职业技术学院申请的专利一种wine数据的聚类评估度量方法、系统、装置和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112348055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011107621.1，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种wine数据的聚类评估度量方法、系统、装置和存储介质是由赵妮;蔡金成设计研发完成，并于2020-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种wine数据的聚类评估度量方法、系统、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种wine数据的聚类评估度量方法、系统、装置和存储介质，该方法包括：获取待聚类的数据集，采用预设的函数处理数据集，以生成同维度数量级相同的样本集；结合预设的聚类算法和设定的簇数，将样本集生成多个簇，以及获取簇间分散度值与簇内紧密度值；根据对数函数构造惩罚项，结合簇间分散度值、簇内紧密度值和惩罚项，输出第一聚类结果；通过预设的函数处理集待聚类的数据集生成样本集，根据预设的聚类算法与设定的簇数将样本集生成多个簇并输出簇间分散度值和簇内紧密度值，最后结合簇间分散度值、簇内紧密度值和惩罚项，输出第一聚类结果，降低了样本各维度量纲以及离群点对聚类结果的影响，实现了聚类效果有效性的提高。

本发明授权一种wine数据的聚类评估度量方法、系统、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种wine数据的聚类评估度量方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待聚类的wine数据集，采用预设的函数处理wine数据集，以生成同维度数量级相同的样本集； 所述获取待聚类的wine数据集，采用预设的函数处理wine数据集，以生成同维度数量级相同的样本集这一步骤，具体包括以下步骤： 获取待聚类的wine数据集； 结合wine数据集中任意数据在各维度的取值与全体wine数据集在各维度的均值，生成离差数据集； 结合离差数据集中任意离差数据在各维度的取值与对应wine数据集中数据在各维度的标准差，生成同维度数量级相同的样本集； 具体地，获取待聚类的wine数据集{Xij︱1≤i≤m，1≤j≤n}，其中，m指样本的维度， n指样本的数量，m和n均是大于1的自然数，σi指样本在维度i的标准差，取任一数据X.j，令得到离差数据，令Zi.＝Yi.σi.，得到样本，其中，X.j是第j个数据，为wine数据集各数据在各维度上的均值，Y.j是第j个离差数据，Yi.是离差数据在维度i上的取值，Zi.是样本在维度i上的取值，生成离差数据集{Yij︱1≤i≤m，1≤j≤n}以及各样本同纬度量纲相同的样本集{Zij︱1≤i≤m，1≤j≤n}； 结合预设的聚类算法和设定的簇数，将样本集生成多个簇，以及获取簇间分散度值与簇内紧密度值； 根据对数函数构造惩罚项； 结合簇间分散度值、簇内紧密度值和惩罚项，输出wine数据的第一聚类结果； 具体地，所述簇间分散度值所述簇内紧密度值所述惩罚项为k为簇数，为第i个簇的矩方均，ni为第i个簇内样本点的数量，为全部的簇的矩方均，所述wine数据的第一聚类结果利用Z-Score标准化后的Calinski-Harabasz算法确定，所述Z-Score标准化后的Calinski-Harabasz算法表达式为：NCHk为Z-Score标准化后的Calinski-Harabasz算法的值。

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