对象的熵聚类制造技术

半导体封装设备的实施例可以包括基于可配置规则集将数据集合映射到两个或更多个数据的数学图表示中的技术，所述规则集中的一个规则保持或增强数据的关系或特性，并且基于图信息熵和一个或多个参数来将两个或更多个图表示组织成两个或更多个数据集群。公开了其它的实施例并对其主张权利。

Entropy clustering of objects

【技术实现步骤摘要】
对象的熵聚类
实施例一般地涉及无监督机器学习。更具体地，实施例涉及对象的熵聚类(clustering)。
技术介绍
无监督机器学习可以指标识未标记数据中的结构的机器学习任务。一种类型的无监督学习可以包括聚类分析或聚类。聚类可以指至少部分地基于一个或多个度量以这样的方式对对象集进行分组的任务：相比于其他组/集群中的对象，相同组/集群中的对象彼此更加相似。在数据挖掘领域中，k-均值技术可指用于将数据分组至k个集群的过程。标准k-均值技术可基于数据点之间的欧几里德距离来对数据分组。球面k-均值技术可基于数据点之间的余弦相似度来对数据分组。附图说明通过阅读以下说明书和所附权利要求并通过参考以下附图，实施例的各种优点对于本领域技术人员将变得显而易见，其中：图1是根据实施例的电子处理系统的示例的框图；图2是根据实施例的半导体封装装置的示例的框图；图3A至3B是根据实施例的无监督机器学习的方法的示例的流程图；图4是根据实施例的数据集合的示例的说明图；图5A和5B是根据实施例的对应于图4中的数据集合的相应数据集群的示例的说明性图表示；图6是根据实施例的对应于图5A和5B中的数据集群的经合并的数据集群的示例的说明性图表示。图7是根据实施例的费米-狄拉克(Fermi-Dirac)分布的示例的曲线图；图8是根据实施例的数据对象的熵聚类的方法的示例的流程图；图9A和9B是根据实施例的熵聚类设备的示例的框图；图10是根据实施例的处理器的示例的框图；以及图11是根据实施例的系统的示例的框图。具体实施方式现在转向图1，电子处理系统10的实施例可包括：处理器11；存储器12，其通信地耦合到处理器11；以及逻辑13，其通信地耦合到处理器11，以基于可配置规则集将数据集合映射到数据的两个或更多个数学图表示中，所述规则集中的一个规则保持或增强数据的关系或特性，并且基于图信息熵和一个或多个参数将两个或更多个图表示组织成两个或更多个数据集群。例如，逻辑13可以被配置成应用可配置的规则集，该规则集将相应数据属性集变换成两个或更多个图表示，该图表示具有每个数据属性的节点表示以及由需要增强或保持的数据的关系或特性确定的节点之间的连接和权重。在一些实施例中，逻辑13可以进一步被配置成用于选择两个或更多个图表示作为新集群候选(例如，随机地或以其他合适的方式)，确定组成图的每节点图信息熵，确定新集群候选的每节点图信息熵，基于一个或多个参数以及组成图的每节点平均图信息熵与新集群候选的每节点图信息熵之间的差值来确定新集群候选的转移概率，并且基于所确定的转移概率来进行保持新集群候选或丢弃新集群候选中的一者。逻辑13还可以被配置成如果保持新集群候选，则移除组成图中的一者，或者如果新集群候选被丢弃，则保持组成图完整。逻辑13还可以被配置成用于确定是否满足结束条件，并且如果不满足结束条件，则调整一个或多个参数，选择新的一组两个或更多个图表示作为新集群候选(例如，随机地或以其他合适的方式)，基于经调整的一个或多个参数来确定新集群候选的每节点图信息熵，基于经调整的一个或多个参数来确定组成图表示的每节点图信息熵，基于经调整的一个或多个参数、集群候选的每节点图信息熵、以及组成图表示的每节点平均图信息熵来确定新集群候选的转移概率，以及基于所确定的转移概率来进行保持新集群候选或丢弃新集群候选中的一者。在一些实施例中，逻辑13可以位于各种组件中或与各种组件共处一地，包括处理器11(例如，在同一管芯上)。上述处理器11、存储器12、逻辑13中每一个的实施例以及其他系统组件能以硬件、软件或其任何合适组合来实现。例如，硬件实现可包括诸如例如可编程逻辑阵列(PLA)、场可编程门阵列(FPGA)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)之类的可配置逻辑，或使用诸如例如专用集成电路(ASIC)、互补金属氧化物半导体(CMOS)或晶体管-晶体管逻辑(TTL)技术之类的电路技术的固定功能逻辑硬件，或者其任何组合。替代地或附加地，这些组件的全部或部分可在一个或多个模块中被实现为存储在机器或计算机可读存储介质(诸如，随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、固件、闪存等)中将由处理器或计算设备执行的逻辑指令集。例如，用于执行组件操作的计算机程序代码可以以一种或多种操作系统(OS)适用/适当的编程语言的任何组合来编写，所述一种或多种编程语言包括面向对象的编程语言(诸如PYTHON、FiM++、PERL、JAVA、SMALLTALK、C++、C#等)以及常规过程性的编程语言(诸如“C”编程语言或类似的编程语言，甚至是诸如LOLCODE和PIKACHU深奥的编程语言)。例如，存储器12、永久存储介质或其他系统存储器可以存储一组指令，当该指令由处理器11执行时，使得系统10实现系统10的一个或多个组件、特征或方面(例如，逻辑13，基于可配置的规则集来将数据的集合映射到两个或更多个数据的数学图表示中，所述规则集中的一个规则保持或增强数据的关系或特性，基于图信息熵和一个或多个参数等来将两个或更多个图表示组织成两个或更多个数据的集群)。现在转到图2，半导体封装设备20的实施例可以包括一个或多个衬底21和耦合到一个或多个衬底21的逻辑22，其中逻辑22至少部分地在一个或多个可配置逻辑和固定功能硬件逻辑中实现。耦合到一个或多个衬底21的逻辑22可以被配置成用于基于可配置的规则集来将数据集合映射到两个或更多个数据的数学图表示中，所述规则集中的一个规则保持或增强数据的关系或特性，并且基于图信息熵和一个或多个参数来将两个或更多个图表示组织成两个或更多个数据的集群。例如，逻辑22可以被配置成用于应用可配置的规则集，该规则集将相应数据属性集变换成两个或更多个图表示，该图表示具有每个数据属性的节点表示以及由需要增强或保持的数据的关系或特性确定的节点之间的连接和权重。在一些实施例中，逻辑22可以进一步被配置成用于选择两个或更多个图表示作为新集群候选(例如，随机地或以其他合适的方式)，确定组成图的每节点图信息熵，确定新集群候选的每节点图信息熵，基于一个或多个参数以及组成图的每节点平均图信息熵与新集群候选的每节点图信息熵之间的差值来确定新集群候选的转移概率，并且基于所确定的转移概率来进行保持新集群候选或丢弃新集群候选中的一者。逻辑22还可以被配置成如果保持新集群候选则移除组成图中的一者，或者如果丢弃新集群候选则保持组成图完整。逻辑22还可以被配置成用于确定是否满足结束条件，并且如果不满足结束条件，则调整一个或多个参数，选择两个或更多个图表示的新组作为新集群候选(例如，随机地或以其他合适的方式)，基于经调整的一个或多个参数来确定新集群候选的每节点图信息熵，基于经调整的一个或多个参数来确定组成图表示的每节点图信息熵，基于经调整的一个或多个参数、集群候选的每节点图信息熵、以及组成图表示的每节点平均图信息熵来确定新集群候选的转移概率，以及基于所确定的转移概率来进行保持新集群候选或丢弃新集群候选中的一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子处理系统，包括：/n处理器；/n存储器，通信地耦合至所述处理器；以及/n逻辑，通信地耦合至所述处理器，用于：/n基于可配置规则集将来自数据集合的相应属性集映射到对应特性的两个或多个图表示中，以及/n基于图熵信息将所述两个或更多个图表示组织成两个或更多个数据集群。/n

【技术特征摘要】
20180626 US 16/018,1361.一种电子处理系统，包括：
处理器；
存储器，通信地耦合至所述处理器；以及
逻辑，通信地耦合至所述处理器，用于：
基于可配置规则集将来自数据集合的相应属性集映射到对应特性的两个或多个图表示中，以及
基于图熵信息将所述两个或更多个图表示组织成两个或更多个数据集群。


2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述逻辑进一步用于：
基于所述可配置规则集将所述相应属性集变换为所述两个或更多个图表示，所述图表示具有所述相应属性集的每个数据属性的节点表示以及属于同一属性集的节点之间的连接表示；
随机地选择两个或更多个图表示作为新集群候选；
确定所述新集群候选的每个节点的经合并图熵信息；
确定所述新集群候选的转移概率信息；以及
基于所确定的经合并图熵信息和所确定的转移概率信息来进行保持所述新集群候选或丢弃所述新集群候选中的一者。


3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述逻辑进一步用于：
确定与所述经合并图熵信息及所述新集群候选的每节点平均图熵信息相对应的差值信息；以及
基于所确定的经合并图熵信息、所确定的转移概率以及所述差值信息来进行保持所述新集群候选或丢弃所述新集群候选中的一者。


4.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述逻辑进一步用于确定是否满足结束条件，并且如果不满足所述结束条件，则用于：
调整一个或多个参数；
随机地选择新的一组两个或更多个图表示作为所述新集群候选；
基于经调整的一个或多个参数来确定所述新集群候选的每个节点的经合并图熵；
基于所述经调整的一个或多个参数来确定所述新集群候选的转移概率；以及
基于所确定的经合并图熵信息和所确定的转移概率来进行保持所述新集群候选或丢弃所述新集群候选中的一者。


5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述逻辑进一步用于：
将新的可配置规则集应用于所述数据集合；
将来自所述数据集合的所述相应属性集映射到对应特性的新的一组两个或多个图表示中；
将所述新的一组两个或更多个图表示组织成新的一组两个或更多个数据集群；以及
将来自所述两个或更多个数据集群以及来自所述新的一组两个或更多个数据集群的结果进行聚合。


6.如权利要求1至5中任一项所述的系统，其特征在于，所述逻辑进一步用于：
确定新数据集合与所述两个或更多个数据集群中的每一个数据集群之间的每节点经合并图熵。


7.一种半导体封装设备，包括：
一个或多个衬底；以及
逻辑，耦合到所述一个或多个衬底，其中所述逻辑至少部分地在可配置逻辑和固定功能硬件逻辑中的一个或多个中实现，耦合到所述一个或多个衬底的所述逻辑用于：
基于可配置规则集将来自数据集合的相应属性集映射到对应特性的两个或更多个图表示中，以及
基于图熵信息将所述两个或更多个图表示组织成两个或更多个数据集群。


8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述逻辑进一步用于：
基于所述可配置规则集将所述相应属性集变换为所述两个或更多个图表示，所述图表示具有所述相应属性集的每个数据属性的节点表示以及属于同一属性集的节点之间的连接表示；
随机地选择两个或更多个图表示作为新集群候选；
确定所述新集群候选的每个节点的经合并图熵信息；
确定所述新集群候选的转移概率信息；以及
基于所确定的经合并图熵信息和所确定的转移概率信息来进行保持所述新集群候选或丢弃所述新集群候选中的一者。


9.如权利要求8所述的设备，其特征在于，所述逻辑进一步用于：
确定与所述经合并图熵信息以及所述新集群候选的每节点平均图熵信息相对应的差值信息；以及
基于所确定的经合并图熵信息、所确定的转移概率以及所述差值信息来进行保持所述新集群候选或丢弃所述新集群候选中的一者。


10.如权利要求8所述的设备，其特征在于，所述逻辑进一步用于确定是否满足结束条件，并且如果不满足所述结束条件，则用于：
调整一个或多个参数；
随机地选择新的一组两个或更多个图表示作为所述新集群候选；
基于经调整的一个或多个参数来确定所述新集群候选的每个节点的经合并图熵；
基于所述经调整的一个或多个参数来确定所述新集群候选的转移概率；以及
基于所确定的经合并图熵信息和所确定的转移概率来进行保持所述新集群候选或丢弃所述新集群候选中的一者。


11.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述逻辑进一步用于：
将新的可配置规则集应用于所述数据集合；
将来自所述数据集合的所述相应属性集映射到对应特性的新的一组两个或多个图表示中；
将所述新的一组两个或更多个图表示组织成新的一组两个或更多个数据集群；以及
将来自所述两个或更多个数据集群以及来自所述新的一组两个或更多个数据集群的结果进行聚合。


12.如权利要求7至11中任一项所述的设备，其特征在于，所述逻辑进一步用于：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：J·A·穆尼奥斯，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：美国;US