基于谱分解的不确定数据聚类方法

发布时间：2018-07-11 11:32

  本文选题：人工智能 + 不确定数据　； 参考：《吉林大学学报(工学版)》2017年05期

【摘要】：提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:本方法得到的聚类质量显著提高,RMS均方根误差以及CH指标结果均优于传统方法。
[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.
【作者单位】： 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;吉林大学计算机科学与技术学院;
【基金】：吉林省科技厅发展计划项目(20130206046GX,20140101201JC) 国家自然科学基金项目(61133011,61472161,61170092,60973088,61202308)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2115042