基于譜分解的不確定數(shù)據(jù)聚類方法
本文選題:人工智能 + 不確定數(shù)據(jù) ; 參考:《吉林大學學報(工學版)》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)本身的潛在關聯(lián),探尋不確定表象下底層數(shù)據(jù)記錄的真實協(xié)方差結(jié)構。根據(jù)協(xié)方差結(jié)構,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)進行聚類分析。對比實驗結(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】: 吉林大學符號計算與知識工程教育部重點實驗室;吉林大學計算機科學與技術學院;
【基金】:吉林省科技廳發(fā)展計劃項目(20130206046GX,20140101201JC) 國家自然科學基金項目(61133011,61472161,61170092,60973088,61202308)
【分類號】:TP311.13
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,本文編號:2115042
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