本文關(guān)鍵詞：基于聯(lián)系數(shù)的位置不確定性數(shù)據(jù)UCNK-Means聚類算法

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【摘要】：位置不確定性數(shù)據(jù)的聚類是一個(gè)新的不確定性數(shù)據(jù)聚類問題。其聚類方法主要包括獲取對(duì)象的概率密度函數(shù),通過積分計(jì)算對(duì)象間的期望距離來進(jìn)行聚類分析和以區(qū)間數(shù)表示對(duì)象,通過區(qū)間數(shù)的系列運(yùn)算來進(jìn)行聚類分析這兩大類。前者存在概率密度函數(shù)獲取困難、計(jì)算復(fù)雜、實(shí)用性不強(qiáng)的缺陷;后者在區(qū)間數(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù)過程中,忽略了區(qū)間數(shù)變化范圍對(duì)聚類效果的影響,其聚類質(zhì)量不佳。鑒于此,提出一種基于聯(lián)系數(shù)的不確定對(duì)象聚類新算法UCNK-Means。該算法用聯(lián)系數(shù)巧妙地表示不確定性對(duì)象,并專門定義了對(duì)象間的聯(lián)系距離,運(yùn)用聯(lián)系數(shù)態(tài)勢(shì)值比較聯(lián)系距離大小,克服了現(xiàn)有算法的不足。仿真實(shí)驗(yàn)表明,UCNK-Means具有聚類精度高、計(jì)算復(fù)雜度低、實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn)。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 不確定性數(shù)據(jù) 聯(lián)系數(shù) 聚類 數(shù)據(jù)挖掘
【基金】：水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201401044)資助
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 本文受水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201401044)資助。1引言在現(xiàn)實(shí)生活中,數(shù)據(jù)采集工作由于在不同的應(yīng)用領(lǐng)域常常因?yàn)榇嬖谡`差或人為干擾帶來差錯(cuò)或受到數(shù)據(jù)采集設(shè)備的限制,獲取到的數(shù)據(jù)具有不確定性[1]。從不確定性數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式,大致可將其分為實(shí)例存在不確定性和屬性不確定性

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3 李R，

本文編號(hào)：1055505