本文選題：人工智能 + 不確定數(shù)據(jù)　； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年05期

【摘要】：提出了一種基于譜分解的不確定數(shù)據(jù)聚類方法,利用數(shù)據(jù)本身的潛在關(guān)聯(lián),探尋不確定表象下底層數(shù)據(jù)記錄的真實(shí)協(xié)方差結(jié)構(gòu)。根據(jù)協(xié)方差結(jié)構(gòu),使用基于譜分解的數(shù)據(jù)分析方法,獲取銳化降噪后的數(shù)據(jù),再將此數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本方法得到的聚類質(zhì)量顯著提高,RMS均方根誤差以及CH指標(biāo)結(jié)果均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
[Abstract]:An uncertain data clustering method based on spectral decomposition is proposed to explore the real covariance structure of the underlying data records under uncertain representation by using the potential association of the data itself. According to the structure of covariance, the method of data analysis based on spectral decomposition is used to obtain the data after sharpening and noise reduction, and then cluster the data. The experimental results show that the RMS root-mean-square error and Ch index obtained by this method are better than the traditional method.
【作者單位】： 吉林大學(xué)符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：吉林省科技廳發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20130206046GX,20140101201JC) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61133011,61472161,61170092,60973088,61202308)
【分類號(hào)】：TP311.13

【相似文獻(xiàn)】

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9 郎泓鈺;面向不確定數(shù)據(jù)的最近鄰分類方法研究[D];遼寧師范大學(xué);2015年

10 趙超群;不確定數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：2115042