本文關鍵詞：不確定數據的最優(yōu)k近鄰和局部密度聚類算法

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【摘要】：傳統(tǒng)聚類算法一般針對的是確定數據,無法解決不確定數據的聚類問題;現有基于密度的不確定數據聚類算法存在參數敏感且計算率低的問題.對此,在引進新的不確定數據相異度函數、最優(yōu)近鄰、局部密度和互包含概念的基礎上,提出解決不確定數據聚類問題的不確定數據的最優(yōu)k近鄰和局部密度聚類(OLUC)算法.該算法不僅能降低參數敏感性,提高計算效率,而且具有動態(tài)自適應優(yōu)化k近鄰,快速發(fā)現聚類中心和除噪優(yōu)化的能力.實驗結果表明,所提出的算法對無論是否存在噪聲的不確定數據集都效果良好.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： k近鄰 局部密度 不確定數據 聚類算法
【基金】：水利部公益性行業(yè)科研專項基金項目(201401044)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 0引言聚類分析是數據挖掘中的重要技術,廣泛應用于各個領域.聚類是將數據分成多個簇,使得相同簇中的數據具有較高相似度、不同簇中的數據具有較高相異度.其中基于密度的聚類算法由于可以發(fā)現任意形狀的簇,過濾噪聲信息,從而獲得了良好的聚類結果,吸引眾多學者進行研究.文獻[1]

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