不确定数据的最优k近邻和局部密度聚类算法

发布时间：2017-08-29 18:27

  本文关键词：不确定数据的最优k近邻和局部密度聚类算法

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【摘要】：传统聚类算法一般针对的是确定数据,无法解决不确定数据的聚类问题;现有基于密度的不确定数据聚类算法存在参数敏感且计算率低的问题.对此,在引进新的不确定数据相异度函数、最优近邻、局部密度和互包含概念的基础上,提出解决不确定数据聚类问题的不确定数据的最优k近邻和局部密度聚类(OLUC)算法.该算法不仅能降低参数敏感性,提高计算效率,而且具有动态自适应优化k近邻,快速发现聚类中心和除噪优化的能力.实验结果表明,所提出的算法对无论是否存在噪声的不确定数据集都效果良好.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： k近邻 局部密度 不确定数据 聚类算法
【基金】：水利部公益性行业科研专项基金项目(201401044)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0引言聚类分析是数据挖掘中的重要技术,广泛应用于各个领域.聚类是将数据分成多个簇,使得相同簇中的数据具有较高相似度、不同簇中的数据具有较高相异度.其中基于密度的聚类算法由于可以发现任意形状的簇,过滤噪声信息,从而获得了良好的聚类结果,吸引众多学者进行研究.文献[1]

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本文编号：754782