CN117576493A - 一种大样本数据的云存储压缩方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种大样本数据的云存储压缩方法，包括：S1：获取样本图像的图像数据，通过图像数据构建样本矩阵集合；S2：对样本矩阵集合进行聚类操作，获得多个聚类簇；S3：对各聚类簇进行数据压缩，获得第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合；S4：通过第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合，获取样本图像的图像信息。本发明通过聚类簇构造低秩矩阵集合，包括第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合，第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合在保持原样本矩阵的诸多性质的同时，减少冗余和噪声，同时能快速高效地近似系数矩阵，以克服维数灾难，降低数据的存储空间和计算复杂度，节约了空间与时间成本。

Description

一种大样本数据的云存储压缩方法及系统
技术领域
本发明涉及图像信息压缩领域，尤其涉及一种大样本数据的云存储压缩方法及系统。
背景技术
近年来，降维问题在模式识别、信息检索、机器学习等领域引发了大量关注，其本质是探究如何在损失较少信息的同时获得更低维的、紧凑的数据表达。主流的数据降维与压缩技术是基于奇异值分解（SVD）的矩阵低秩近似算法，包括二维主成分分析算法（2DPCA）、广义低秩矩阵近似算法（GLRAM）等，通过类SVD的矩阵近似格式获得更低的存储需求。然而，在高维数据的应用上，由于处理大型矩阵的时间和空间复杂性，2DPCA算法与GLRAM算法仍然面临实际计算的限制。现有的矩阵近似格式难以获得较低的重构误差，这将导致误分类率提高。同时2DPCA算法与GLRAM算法仍具有很高的计算复杂度，需要极大的计算成本与计算时间。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种大样本数据的云存储压缩方法，包括：
S1：获取样本图像的图像数据，通过图像数据构建样本矩阵集合；
S2：对样本矩阵集合进行聚类操作，获得多个聚类簇；
S3：对各聚类簇进行数据压缩，获得第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合；
S4：通过第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合，获取样本图像的图像信息。
优选的，步骤S2具体为：
S21：在样本矩阵集合中选取L个样本矩阵作为当前聚类中心，每个当前聚类中心对应一个聚类簇；
S22：计算样本矩阵集合中各样本矩阵与当前聚类中心之间的Frobenius范数；
S23：将各样本矩阵放入Frobenius范数最小的聚类簇中；
S24：将两个当前聚类中心的均值作为新的聚类中心，计算获得新的聚类中心与当前聚类中心之间的Frobenius范数；
S25：令新的聚类中心作为当前聚类中心；
S26：重复步骤S22-S25，直至新的聚类中心与当前聚类中心之间的Frobenius范数小于预设值，获得L个聚类簇。
优选的，步骤S3具体为：
S31：获取L个聚类簇，设置第一压缩矩阵和第二压缩矩阵的矩阵维数K；其中，l为聚类簇的编号，L为聚类簇的总数，Ml为聚类簇l包含样本矩阵的数量，i为样本矩阵的编号；
S32：提取第l个聚类簇，计算获得聚类簇/>的广义特征矩阵/>；
S33：计算获得矩阵的K个特征值，获得各特征值对应的特征向量，通过K个特征向量构建聚类簇/>的第一压缩矩阵/>；
S34：通过第一压缩矩阵和聚类簇/>，计算获得聚类簇/>中第i个样本矩阵的第二压缩矩阵/>；
S35：重复步骤S34共Ml次，获得聚类簇的所有第二压缩矩阵；
S36：重复步骤S32-S35共L次，获得所有聚类簇的第一压缩矩阵和第二压缩矩阵，由所有的第一压缩矩阵构建第一压缩矩阵集合，由所有的第二压缩矩阵构建第二压缩矩阵集合。
优选的：
矩阵维数K的计算公式为：
其中，为数据压缩率，N为原矩阵维数，/>表示/>与N相乘后向上取整。
优选的：
广义特征矩阵的计算公式为：
其中，T为转置符号。
优选的：
第二压缩矩阵的计算公式为：
其中，T为转置符号，。
一种存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现所述的大样本数据的云存储压缩方法。
一种大样本数据的云存储压缩系统，包括：处理器及存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现所述的大样本数据的云存储压缩方法。
本发明具有以下有益效果：
通过对样本矩阵集合进行聚类操作，获得多个聚类簇；通过聚类簇构造低秩矩阵集合，包括第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合，第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合在保持原样本矩阵的诸多性质的同时，减少冗余和噪声，同时能快速高效地近似系数矩阵，以克服维数灾难，降低数据的存储空间和计算复杂度，节约了空间与时间成本。
附图说明
图1为本发明实施例方法流程图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，本发明提供一种大样本数据的云存储压缩方法，包括：
S1：获取样本图像的图像数据，通过图像数据构建样本矩阵集合；
S2：对样本矩阵集合进行聚类操作，获得多个聚类簇；
S3：对各聚类簇进行数据压缩，获得第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合；
S4：通过第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合，获取样本图像的图像信息。
进一步的，步骤S2具体为：
S21：在样本矩阵集合中选取L个样本矩阵作为当前聚类中心，每个当前聚类中心对应一个聚类簇；
具体的，给定M个N×N维矩阵A1，A2，...，AM，设置聚类数L；聚类中心变化阈值tol；矩阵压缩率；
S22：计算样本矩阵集合中各样本矩阵与当前聚类中心之间的Frobenius范数；
具体的，Frobenius范数定义为：
其中，为样本矩阵与当前聚类中心之间的Frobenius范数，auv为样本矩阵与当前聚类中心相减获得的矩阵中的元素；
S23：将各样本矩阵放入Frobenius范数最小的聚类簇中；
S24：将两个当前聚类中心的均值作为新的聚类中心，计算获得新的聚类中心与当前聚类中心之间的Frobenius范数；
S25：令新的聚类中心作为当前聚类中心；
S26：重复步骤S22-S25，直至新的聚类中心与当前聚类中心之间的Frobenius范数小于预设值，获得L个聚类簇。
进一步的，面对庞大的数据量，通常采用矩阵的降维技术；降维的本质是在信息损失很少的情况下，获得矩阵较低维的数据表示形式；在本发明中，我们将图像信息转换为一种稀疏表示形式，构造低秩矩阵；在保持原矩阵的诸多性质的同时，减少冗余和噪声，同时能快速高效地近似系数矩阵，以克服维数灾难，降低数据的存储空间和计算复杂度，节约了空间与时间成本；
步骤S3具体为：
S31：获取L个聚类簇，设置第一压缩矩阵和第二压缩矩阵的矩阵维数K；其中，l为聚类簇的编号，L为聚类簇的总数，Ml为聚类簇l包含样本矩阵的数量，i为样本矩阵的编号；
S32：提取第l个聚类簇，计算获得聚类簇/>的广义特征矩阵/>；
S33：计算获得矩阵的K个特征值，获得各特征值对应的特征向量，通过K个特征向量构建聚类簇/>的第一压缩矩阵/>；
S34：通过第一压缩矩阵和聚类簇/>，计算获得聚类簇/>中第i个样本矩阵的第二压缩矩阵/>；
S35：重复步骤S34共Ml次，获得聚类簇的所有第二压缩矩阵；
S36：重复步骤S32-S35共L次，获得所有聚类簇的第一压缩矩阵和第二压缩矩阵，由所有的第一压缩矩阵构建第一压缩矩阵集合，由所有的第二压缩矩阵构建第二压缩矩阵集合。
具体的，在矩阵压缩的过程中，针对某一聚类簇的第一压缩矩阵始终保持不变，迭代计算获得该聚类簇中各样本矩阵的第二压缩矩阵，最终通过第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合获得图像信息。
进一步的：
矩阵维数K的计算公式为：
其中，为数据压缩率，N为原矩阵维数，/>表示/>与N相乘后向上取整。
进一步的：
广义特征矩阵的计算公式为：
其中，T为转置符号。
进一步的：
第二压缩矩阵的计算公式为：
其中，T为转置符号，。
一种存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现所述的大样本数据的云存储压缩方法。
一种大样本数据的云存储压缩系统，包括：处理器及存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现所述的大样本数据的云存储压缩方法。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为标识。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种大样本数据的云存储压缩方法，其特征在于，包括：
S1：获取样本图像的图像数据，通过图像数据构建样本矩阵集合；
S2：对样本矩阵集合进行聚类操作，获得多个聚类簇；
S3：对各聚类簇进行数据压缩，获得第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合；
S4：通过第一压缩矩阵集合和第二压缩矩阵集合，获取样本图像的图像信息；
步骤S3具体为：
S31：获取L个聚类簇，设置第一压缩矩阵和第二压缩矩阵的矩阵维数K；其中，l为聚类簇的编号，L为聚类簇的总数，Ml为聚类簇l包含样本矩阵的数量，i为样本矩阵的编号；
S32：提取第l个聚类簇，计算获得聚类簇/>的广义特征矩阵/>；
S33：计算获得矩阵的K个特征值，获得各特征值对应的特征向量，通过K个特征向量构建聚类簇/>的第一压缩矩阵/>；
S34：通过第一压缩矩阵和聚类簇/>，计算获得聚类簇/>中第i个样本矩阵的第二压缩矩阵/>；
S35：重复步骤S34共Ml次，获得聚类簇的所有第二压缩矩阵；
S36：重复步骤S32-S35共L次，获得所有聚类簇的第一压缩矩阵和第二压缩矩阵，由所有的第一压缩矩阵构建第一压缩矩阵集合，由所有的第二压缩矩阵构建第二压缩矩阵集合。
2.根据权利要求1所述的大样本数据的云存储压缩方法，其特征在于，步骤S2具体为：
S21：在样本矩阵集合中选取L个样本矩阵作为当前聚类中心，每个当前聚类中心对应一个聚类簇；
S22：计算样本矩阵集合中各样本矩阵与当前聚类中心之间的Frobenius范数；
S23：将各样本矩阵放入Frobenius范数最小的聚类簇中；
S24：将两个当前聚类中心的均值作为新的聚类中心，计算获得新的聚类中心与当前聚类中心之间的Frobenius范数；
S25：令新的聚类中心作为当前聚类中心；
S26：重复步骤S22-S25，直至新的聚类中心与当前聚类中心之间的Frobenius范数小于预设值，获得L个聚类簇。
3.根据权利要求1所述的大样本数据的云存储压缩方法，其特征在于：
矩阵维数K的计算公式为：
其中，为数据压缩率，N为原矩阵维数，/>表示/>与N相乘后向上取整。
4.根据权利要求1所述的大样本数据的云存储压缩方法，其特征在于：
广义特征矩阵的计算公式为：
其中，T为转置符号。
5.根据权利要求1所述的大样本数据的云存储压缩方法，其特征在于：
第二压缩矩阵的计算公式为：
其中，T为转置符号，。
6.一种存储设备，其特征在于：所述存储设备存储指令及数据用于实现权利要求1~5任一项所述的大样本数据的云存储压缩方法。
7.一种大样本数据的云存储压缩系统，其特征在于：包括：处理器及存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现权利要求1~5任一项所述的大样本数据的云存储压缩方法。
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