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龍圖騰網獲悉蘭州財經大學申請的專利基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115062707B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210695708.8，技術領域涉及：G06F18/2323；該發明授權基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類方法和裝置是由高海燕;黃恒君;牛成英設計研發完成，并于2022-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類方法和裝置，其中，該方法包括：獲取目標數據集，其中，所述目標數據集中包括多個樣本向量；調取預設的基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類的目標函數，對所述目標數據集中的多個樣本向量進行聚類劃分，得到所述多個樣本向量的多組聚類結果；通過集成聚類，對所述多組聚類結果進行處理，得到目標數據集的最優聚類結果。通過利用預設的基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類的目標函數來更好地反映數據的局部幾何結構，從而增強算法的魯棒性，并將集成聚類思想與魯棒對稱非負矩陣分解進行結合，以提高算法聚類性能和對不同結構數據的適應性，從而提升聚類結果的準確性。

本發明授權基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類方法，其特征在于，包括： 獲取目標數據集，其中，所述目標數據集中包括多個樣本向量； 調取預設的基于魯棒對稱非負矩陣分解的自適應圖聚類的目標函數，對所述目標數據集中的多個樣本向量進行聚類劃分，得到所述多個樣本向量的多組聚類結果； 通過集成聚類，對所述多組聚類結果進行處理，得到目標數據集的最優聚類結果； 其中，所述目標函數為： 其中，W為度量X第i個和第j個樣本之間相似性的重構后的相似矩陣，為所述目標數據集，n為樣本數，m為目標數據集的特征維度，為所述目標數據集的聚類結果，Hr中每一行的最大值的位置指示樣本Xi的聚類成員，c表示聚類數，αr是權重向量的第r個元素，用于平衡每組聚類結果的貢獻，表示全1向量，用于保證每個αr都是有效權重，λ≥0為正則化參數，用于在Hr的低維表示Hri和Hrj中保留Xi和Xj具有相似特征的局部信息，L表示拉普拉斯矩陣，||·||2,p表示矩陣的L2,p范數，0p≤1，tr·表示求矩陣的跡，T表示求矩陣的轉置； 其中，所述目標函數中構造的拉普拉斯矩陣為以下至少之一： 拉普拉斯矩陣： 歸一化拉普拉斯矩陣： 位移拉普拉斯矩陣： 其中，D為對角度矩陣，

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘭州財經大學，其通訊地址為：730101 甘肅省蘭州市薇樂大道4號（和平校區）；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。