障碍空间中基于密度的不确定数据聚类算法

发布时间：2018-05-14 06:18

  本文选题：密度聚类 + 不确定数据　； 参考：《小型微型计算机系统》2017年12期

【摘要】：为解决传统聚类算法无法有效处理障碍空间中不确定数据的问题,本文提出了障碍空间中基于密度的不确定聚类算法解决此类问题.本文第一步利用三角模糊数和R树的性质提出TF-Initialseeds算法来解决数据的不确定性问题.在基于密度聚类方法的基础上,本文第二步,利用Voronoi图剪枝策略可以有效减少计算量的特性,提出了障碍不确定密度聚类算法VPSDBSCAN.最后结合第一步与第二步算法提出了TVDBSCAN算法,用于处理障碍空间中的不确定数据.实验分析表明TVDBSCAN算法在处理障碍不确定数据时具有更高的效率,得到更好的聚类结果.
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional clustering algorithm can not deal with uncertain data in obstacle space effectively, a density-based clustering algorithm is proposed to solve this kind of problem. The first step of this paper is to use the properties of triangular fuzzy numbers and R-trees to solve the uncertainty problem of data using TF-Initialseeds algorithm. On the basis of density clustering method, in the second step of this paper, using the pruning strategy of Voronoi diagram can effectively reduce the characteristics of computational complexity, we propose an obstacle uncertain density clustering algorithm VPSDBSCAN. Finally, combining the first step and the second step, the TVDBSCAN algorithm is proposed to deal with the uncertain data in the obstacle space. The experimental results show that the TVDBSCAN algorithm has higher efficiency and better clustering results when dealing with uncertain data.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531z004)资助
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1886681