(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210192379.5 (22)申请日 2022.03.01 (71)申请人 智慧足迹数据科技有限公司 地址 100000 北京市东城区王府井大街138 号新东安办公楼 2座732号 (72)发明人 陆俊贤　张岩　李振军　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 张欣欣 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 区域聚类方法及相关装置 (57)摘要 本案申请的提供的区域聚类方法及相关装 置中， 数据分析设备获取多个待分析区域各自的 第一聚类因子， 将多个待分析区域分别依据第一 聚类因子中的每种参考信息进行聚类， 将获得的 第一聚类结果； 并分别将每个待分析区域全部的 第一聚类结果作为第二聚类因子， 再次对多个待 分析区域进行聚类， 从而获得更为准确的第二聚 类结果； 因此， 相较于相关技术中直接使用反映 人口流动的多种参考信息对多个分析区域进行 聚类的方式， 待分析区域的第一聚类结果能够提 供更为丰富的参考信息， 因此， 从而使得基于第 一聚类结果所获得的第二聚类结果更为 准确。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114463572 A 2022.05.10 CN 114463572 A 1.一种区域聚类方法， 其特 征在于， 应用于数据分析设备， 所述方法包括： 获取多个待分析区域各自的第一聚类因子， 其中， 每个所述待分析区域的第一聚类因 子包括反映人员流动的多种参 考信息； 将所述多个待分析区域分别依据每个所述参考信 息进行聚类， 获得所述多个待分析区 域与每个所述参考信息对应的第一聚类结果； 分别将每个所述待分析区域全部的第一聚类结果作为所述待分析区域的第二聚类因 子； 将所述多个待分析区域依据 所述第二聚类因子进行聚类， 获得所述多个待分析区域的 第二聚类结果。 2.根据权利要求1所述的区域 聚类方法， 其特征在于， 所述将所述多个待分析区域分别 依据每个所述参考信息进 行聚类， 获得多个待分析区域与每个所述参考信息对应的第一聚 类结果， 包括： 将所述多个待分析区域分别依据每个所述参考信 息进行混合高斯模型聚类， 获得多个 待分析区域与每 个所述参考信息对应的第一聚类结果。 3.根据权利要求1所述的求1所述区域聚类方法， 其特征在于， 所述将所述多个待分析 区域依据所述第二聚类因子进行聚类， 获得 所述多个待分析区域的第二聚类结果， 包括： 将所述多个待分析区域依据所述第二聚类因子进行K ‑means聚类， 获得所述多个待分 析区域的第二聚类结果。 4.根据权利要求1所述的区域 聚类方法， 其特征在于， 所述多种参考信 息包括直接参考 信息以及间接参 考信息； 所述直接参考信息包括所述待分析区域内的交通产生量以及交通吸引量， 其中， 所述 交通产生量表示离开所述待分析区域的次数， 所述交通吸引量表示进入所述待分析区域的 次数； 所述间接参考信息包括所述待分析区域内的路网密度、 兴趣点POI密度以及所述待分 析区域内的居住人员数量以及工作人员数量。 5.根据权利要求1所述的区域 聚类方法， 其特征在于， 所述第 二聚类结果为包括多个待 分析区域的区域 集合， 所述方法还 包括： 从所述区域 集合中选取两个待分析区域； 将所述两个待分析区域分别作为第一对标区域以及第二对标区域； 若所述第一对标区域与所述第二对标区域之间预设区域信息的差异大于所述预设区 域信息的设定阈值， 则将所述第一对标区域以及所述第二对标区域 提供给用户。 6.一种区域聚类装置， 其特 征在于， 应用于数据分析设备， 所述种区域聚类装置包括： 第一聚类模块， 用于获取多个待分析区域各自的第 一聚类因子， 其中， 每个所述待分析 区域的第一聚类因子包括反映人员流动的多种参 考信息； 所述第一聚类模块， 还用于将所述多个待分析区域分别依据每个所述参考信 息进行聚 类， 获得所述多个待分析区域与每 个所述参考信息对应的第一聚类结果； 第二聚类模块， 用于分别将每个所述待分析区域全部的第 一聚类结果作为所述待分析 区域的第二聚类因子； 所述第二聚类模块， 还用于将所述多个待分析区域依据所述第二聚类因子进行聚类，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114463572 A 2获得所述多个待分析区域的第二聚类结果。 7.根据权利要求6所述的区域 聚类装置， 其特征在于， 所述第 一聚类模块获取第 一聚类 结果的方式包括： 将所述多个待分析区域分别依据每个所述参考信 息进行混合高斯模型聚类， 获得多个 待分析区域与每 个所述参考信息对应的第一聚类结果。 8.根据权利要求6所述的区域 聚类装置， 其特征在于， 所述第 二聚类模块获得第 二聚类 结果的方式， 包括： 将所述多个待分析区域依据所述第二聚类因子进行K ‑means聚类， 获得所述多个待分 析区域的第二聚类结果。 9.一种数据分析设备， 其特征在于， 所述数据分析设备包括处理器及存储器， 所述存储 器存储有计算机程序， 所述计算机程序被所述处理器执行时， 实现权利要求 1‑5任意一项 所 述的区域聚类方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时， 实现权利要求1 ‑5任意一项所述的区域聚类方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114463572 A 3