本文選題：密度聚類 + 不確定數(shù)據(jù)��； 參考：《小型微型計算機系統(tǒng)》2017年12期

【摘要】：為解決傳統(tǒng)聚類算法無法有效處理障礙空間中不確定數(shù)據(jù)的問題,本文提出了障礙空間中基于密度的不確定聚類算法解決此類問題.本文第一步利用三角模糊數(shù)和R樹的性質提出TF-Initialseeds算法來解決數(shù)據(jù)的不確定性問題.在基于密度聚類方法的基礎上,本文第二步,利用Voronoi圖剪枝策略可以有效減少計算量的特性,提出了障礙不確定密度聚類算法VPSDBSCAN.最后結合第一步與第二步算法提出了TVDBSCAN算法,用于處理障礙空間中的不確定數(shù)據(jù).實驗分析表明TVDBSCAN算法在處理障礙不確定數(shù)據(jù)時具有更高的效率,得到更好的聚類結果.
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional clustering algorithm can not deal with uncertain data in obstacle space effectively, a density-based clustering algorithm is proposed to solve this kind of problem. The first step of this paper is to use the properties of triangular fuzzy numbers and R-trees to solve the uncertainty problem of data using TF-Initialseeds algorithm. On the basis of density clustering method, in the second step of this paper, using the pruning strategy of Voronoi diagram can effectively reduce the characteristics of computational complexity, we propose an obstacle uncertain density clustering algorithm VPSDBSCAN. Finally, combining the first step and the second step, the TVDBSCAN algorithm is proposed to deal with the uncertain data in the obstacle space. The experimental results show that the TVDBSCAN algorithm has higher efficiency and better clustering results when dealing with uncertain data.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學計算機科學與技術學院;
【基金】：黑龍江省教育廳科學技術研究項目(12531z004)資助
【分類號】：TP311.13

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9 梁s，

本文編號：1886681