近日，渊亭科技在数据处理技术领域再结硕果，成功获得“基于K均值聚类的数据识别方法、系统、设备及存储介质”国家发明专利。这一创新技术通过先进的聚类算法和自动化数据处理方法，大幅提高了大数据集的处理效率和数据识别精度，为深度学习模型提供了更高质量的训练数据集。
在数据分析、机器学习和人工智能领域，数据质量直接影响模型的训练效果和预测准确性。随着大数据应用场景中数据量急剧增加，传统的人工筛选和质量评估方法难以应对复杂、异构、高维特征数据。如何在海量数据中自动识别和筛选出高质量数据，成为提升模型训练效果和提高预测准确性的关键。
K均值聚类算法作为一种经典的无监督学习方法，被广泛应用于数据分类和聚类。然而，现有的K均值算法在自动数据识别方面存在一些局限性，例如对初始聚类中心敏感、容易陷入局部最优解、对异常值敏感等问题，影响聚类结果的准确性。
为解决上述问题，渊亭科技推出了一种基于K均值聚类的大模型高质量数据自动识别方法、系统、设备及存储介质，通过解决现有K均值聚类算法对初始聚类中心敏感的问题，该技术能够更高效地识别并筛选出最适合深度学习模型训练的高质量数据点，尤其在处理大规模数据集时表现出卓越的适用性。
技术亮点
· 引入改进的K均值聚类方法
采用初始聚类中心选择技术（如K-means++和遗传算法），结合自动化数据预处理和优化的适应度函数，显著提升了聚类准确性和效率，从而大幅减少了人工干预的需求。
· 智能数据预处理
对输入数据集进行清洗、标准化，去除异常值、处理缺失值，并进行归一化和转换，提升了数据质量和可靠性。
· 动态聚类数目调整
在K均值聚类过程中，系统能够动态调整聚类数目K，灵活适应数据的实际分布，避免了因聚类数目不当导致的聚类效果不佳。
流程图
在具体应用过程中，本专利利用数据可视化工具自动生成数据分布图形，帮助用户直观理解数据结构和分布；同时将自适应聚类评价指标集成到分析平台中，进一步提高系统的易用性和可扩展性，便于用户便捷地使用和配置。
对于研发企业来说，该自动数据识别方法不仅可以提高数据处理的效率，降低模型训练成本，还能够增强模型的泛化能力和可靠性。此外，引入的聚类质量评估技术扩展了该技术在多种数据环境中的有效性和应用范围，使其能够在金融、医疗、网络安全、自然语言处理等不同领域深度落地和发展，满足不同行业对于高效数据处理和精准分析的需求。
近年来，渊亭科技在数据处理和大模型训练方面不断攻坚，强化自主知识产权建设。在丰富知识产权储备的支撑下，渊亭科技构建了以三大中台为底座的完备产品矩阵，提供全栈人工智能行业解决方案，跨越多个行业落地案例近千例，持续领跑认知决策智能领域。
渊亭科技将持续加大研发投入，致力于在认知决策智能领域取得更多突破，为各行各业发展注入崭新活力。
