本[发明专利]公开了一种大数据密集支撑点快速选取方法,包括以下步骤:
本[发明专利]首先通过对数据集D的规模进行判断,对大规模的数据集D进行缩减,有效减少后续的运算次数。其中,本[发明专利]在整个运算过程中,完全是基于对象间的距离。实际设计时,实现难度低,通用性强,能从数据集中密集的区域获取密集支撑点。
本[发明专利]用于从数据集中获取密集支撑点。
| 专利名称 | 一种大数据密集支撑点快速选取方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN201710898511.3 |
| 申请号 | - | 专利申请日期 | 2017-09-28 |
| 专利授权日期 | 2018-03-13 | 专利权届满日 | - |
| 专利所属地 | 中国 | 专利类型 | 发明专利 |
| 发明人 | 许红龙 | ||
| 权利人 | - | ||
| 专利摘要 | 本发明公开了一种大数据密集支撑点快速选取方法,包括以下步骤:数据集规模判断步骤;截断距离dc计算步骤;密集支撑点p0获取步骤。本发明首先通过对数据集D的规模进行判断,对大规模的数据集D进行缩减有效减少后续的运算次数;其中本发明在整个运算过程中,完全是基于对象间的距离,实际设计时实现难度低,通用性强,能从数据集中密集的区域获取密集支撑点。本发明用于从数据集中获取密集支撑点。 | ||