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龙图腾网获悉韶关学院申请的专利一种基于MapReduce和MSSA的并行K-means聚类方法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：CN115204254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210612800.3，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于MapReduce和MSSA的并行K-means聚类方法是由毛伊敏;戴经国;崔瑜;陈志刚;霍英设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MapReduce和MSSA的并行K-means聚类方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于MapReduce和MSSA的并行K‑means聚类方法，包括以下步骤：S1，对高维数据进行特征加权和特征提取；S2，对特征提取后的数据进行划分，通过两段映射选取高质量划分点，并根据划分点对数据进行广义超平面划分，获得Map上的均匀分区；S3，运用MSSA算法对并行K‑means聚类的质心寻优；S4，得到最终聚类结果并输出。本发明解决了面对高维数据聚类效果差的问题，能得到均匀的数据分区，还改善了算法对初始质心敏感的问题。

本发明授权一种基于MapReduce和MSSA的并行K-means聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MapReduce和MSSA的并行K-means聚类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，对高维图像数据进行特征加权和特征提取；所述S1包括以下步骤： S1-1，特征加权：首先获取初始数据集X的特征集I及权重集w，接着计算特征间的肯德尔相关系数，最后根据肯德尔相关系数权重KCCW得到权重数据集Xw；所述肯德尔相关系数权重KCCW包括： 其中，KCCWIi表示特征Ii的肯德尔相关系数权重； ZIi表示KCCIi,Ij的平均值； ZIj为除特征Ii其他任意一特征的肯德尔相关系数均值； KCCIi,Ij为特征Ii与特征Ij的肯德尔相关系数； d为数据的特征维度； S1-2，特征提取：在获取权重数据集Xw后，首先构造DSAE，确定损失函数LDSAE，接着采用自适应惩罚系数λ调节LDSAE的惩罚项，最后对Xw进行特征提取得到低维数据集X′；所述损失函数LDSAE包括： 其中LDSAEW,b表示编码层的权重W和隐含层偏置b的损失函数； L·为平方误差函数； 为输入样本X的重构； λ为惩罚系数； ki,j为输入xi对应隐含层节点j上的激活值，输入xi为第i个样本； ‖·‖1表示L1范数； 所述自适应惩罚系数λ惩罚系数包括： 其中Si为输入特征Iz上数据的方差； n为数据数量； c为常数； S2，对特征提取后的图像数据进行划分，通过两段映射选取高质量划分点，并根据划分点对数据进行广义超平面划分，获得Map上的均匀分区； S3，运用MSSA算法对并行K-means聚类的质心寻优； S4，得到最终聚类结果并输出。

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