本文關鍵詞：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象的概率密度函數(shù),通過積分計算對象間的期望距離來進行聚類分析和以區(qū)間數(shù)表示對象,通過區(qū)間數(shù)的系列運算來進行聚類分析這兩大類。前者存在概率密度函數(shù)獲取困難、計算復雜、實用性不強的缺陷;后者在區(qū)間數(shù)轉(zhuǎn)化為實數(shù)過程中,忽略了區(qū)間數(shù)變化范圍對聚類效果的影響,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象,并專門定義了對象間的聯(lián)系距離,運用聯(lián)系數(shù)態(tài)勢值比較聯(lián)系距離大小,克服了現(xiàn)有算法的不足。仿真實驗表明,UCNK-Means具有聚類精度高、計算復雜度低、實用性強的特點。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【關鍵詞】： 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(201401044)資助
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 本文受水利部公益性行業(yè)科研專項(201401044)資助。1引言在現(xiàn)實生活中,數(shù)據(jù)采集工作由于在不同的應用領域常常因為存在誤差或人為干擾帶來差錯或受到數(shù)據(jù)采集設備的限制,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：1055505