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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利一种稀疏表示驱动的大规模数据集成聚类方法、系统、终端及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：CN121256424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511814055.0，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种稀疏表示驱动的大规模数据集成聚类方法、系统、终端及存储介质是由何玉林;杨振宇;李旭;欧桂良;黄哲学设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稀疏表示驱动的大规模数据集成聚类方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种稀疏表示驱动的大规模数据集成聚类方法、系统、终端及存储介质。所述方法包括：在分布式计算环境中，并行运行多个基础聚类器，生成多个基础聚类结果，其中，每个所述基础聚类器根据从原始数据集中选取的代表点集合进行稀疏表示聚类；对多个所述基础聚类结果进行融合，生成最终聚类结果。本发明通过分布式并行处理提升了计算效率与可扩展性，支持海量数据的高效处理；利用群体智慧效应增强聚类结果的准确性与鲁棒性；并通过局部化处理和非迭代融合优化资源利用，降低能耗。本发明在效率、准确性和资源优化方面实现了协同提升，适用于异常检测、图像分割等大数据应用场景。

本发明授权一种稀疏表示驱动的大规模数据集成聚类方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种稀疏表示驱动的大规模数据集成聚类方法，其特征在于，所述的稀疏表示驱动的大规模数据集成聚类方法包括： 在分布式计算环境中，并行运行多个基础聚类器，生成多个基础聚类结果，其中，每个所述基础聚类器根据从原始数据集中选取的代表点集合进行稀疏表示聚类； 对多个所述基础聚类结果进行融合，生成最终聚类结果； 其中，所述基础聚类器执行稀疏表示聚类的过程包括： 对所述原始数据集进行随机样本划分，得到多个数据子集，在多个所述数据子集上应用聚类算法生成代表点集合； 计算所述原始数据集中的样本点与所述代表点集合中代表点之间的相似度，构建仅保留每个样本点和所述样本点的K个最近邻代表点之间连接的稀疏相似矩阵； 将所述稀疏相似矩阵视为二部图，并应用转移切割方法对所述二部图进行划分，得到所述基础聚类结果； 其中，所述对多个所述基础聚类结果进行融合，生成最终聚类结果，包括： 评估每个所述基础聚类结果的质量，并基于质量评估结果为每个所述基础聚类结果分配相应的权重，得到多个加权后基础聚类结果； 根据所有所述加权后基础聚类结果，构建加权的对象-簇二部图，并使用稀疏矩阵对所述加权的对象-簇二部图进行稀疏表示； 对所述稀疏矩阵进行谱分割，得到所述最终聚类结果； 所述稀疏矩阵的计算公式为： ； 其中，为需要计算和填充的矩阵元素，表示在加权二部图中，第个样本对象与第个基簇之间的连接权重；为第个基础聚类结果的权重，表示数据集中的第个样本对象，为数学符号，表示“属于”；表示第个基簇。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明区玉塘街道科润大厦；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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