發(fā)布時(shí)間：2017-08-29 18:27

  本文關(guān)鍵詞：不確定數(shù)據(jù)的最優(yōu)k近鄰和局部密度聚類算法

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【摘要】：傳統(tǒng)聚類算法一般針對(duì)的是確定數(shù)據(jù),無(wú)法解決不確定數(shù)據(jù)的聚類問(wèn)題;現(xiàn)有基于密度的不確定數(shù)據(jù)聚類算法存在參數(shù)敏感且計(jì)算率低的問(wèn)題.對(duì)此,在引進(jìn)新的不確定數(shù)據(jù)相異度函數(shù)、最優(yōu)近鄰、局部密度和互包含概念的基礎(chǔ)上,提出解決不確定數(shù)據(jù)聚類問(wèn)題的不確定數(shù)據(jù)的最優(yōu)k近鄰和局部密度聚類(OLUC)算法.該算法不僅能降低參數(shù)敏感性,提高計(jì)算效率,而且具有動(dòng)態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化k近鄰,快速發(fā)現(xiàn)聚類中心和除噪優(yōu)化的能力.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法對(duì)無(wú)論是否存在噪聲的不確定數(shù)據(jù)集都效果良好.
【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】： k近鄰 局部密度 不確定數(shù)據(jù) 聚類算法
【基金】：水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)基金項(xiàng)目(201401044)
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 0引言聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的重要技術(shù),廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域.聚類是將數(shù)據(jù)分成多個(gè)簇,使得相同簇中的數(shù)據(jù)具有較高相似度、不同簇中的數(shù)據(jù)具有較高相異度.其中基于密度的聚類算法由于可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇,過(guò)濾噪聲信息,從而獲得了良好的聚類結(jié)果,吸引眾多學(xué)者進(jìn)行研究.文獻(xiàn)[1]

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

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5 孫永佼;P2P環(huán)境下排序查詢處理和分類技術(shù)的研究[D];東北大學(xué);2012年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 孫鳳姣;概率XML數(shù)據(jù)文檔的分發(fā)技術(shù)研究[D];大連海事大學(xué);2015年

2 李雨明;不確定數(shù)據(jù)的挖掘算法研究[D];上海交通大學(xué);2015年

3 曹慶傲;不確定性數(shù)據(jù)Top-k查詢算法與實(shí)現(xiàn)[D];貴州大學(xué);2015年

4 武婷婷;基于MapReduce的不確定查詢處理技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué);2013年

5 李紅;不確定數(shù)據(jù)流查詢處理算法的研究[D];黑龍江大學(xué);2015年

6 甘果;基于不確定數(shù)據(jù)的范圍查詢算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué);2014年

7 張昕;基于分布式極限學(xué)習(xí)機(jī)的不確定數(shù)據(jù)流分類技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué);2014年

8 李雪;不確定數(shù)據(jù)聚類研究[D];大連理工大學(xué);2009年

9 周遜;不確定數(shù)據(jù)聚集查詢的分布式處理算法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

10 朱倩;屬性不確定數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分類算法研究[D];大連理工大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：754782