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专利名称：一种基于特征相似度的自适应聚类方法及应用专利类型：发明专利
发明人：孙红霞,李琛,余学儒,傅豪,田畔申请号：CN202010162913.9申请日：20200310公开号：CN111428760A公开日：20200717
摘要：本发明公开了一种基于特征相似度的自适应聚类方法，包括如下步骤：S01：设置初始深度学习参数，提取样品特征；S02：设置初始聚类数k以及步长x，以此确定m个聚类数；S03：对样品特征进行聚类；S04：针对每一组聚类结果，计算其对应的聚类效果函数值f(p)；S05：根据最大聚类数对应的聚类效果函数值梯度，确定新的聚类数k’；S06：重复步骤S03‑S05，直至最大聚类数对应的聚类效果函数值梯度小于梯度阈值，记录当前聚类效果函数值f(k’)；S07：调整深度学习参数，重复步骤S02‑S06n次，选择使当前聚类效果函数值f(k’)最大的深度学习参数和聚类数；并得出其对应的聚类结果。本发明能够更精细准确的对样品特征进行聚类，有利于发现更多导致白色像素的原因。
申请人：上海集成电路研发中心有限公司
地址：201210 上海市浦东新区张江高斯路497号
国籍：CN
代理机构：上海天辰知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
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