障碍空间中不确定数据聚类算法

摘要：

近些年,由于数据采集的不精确和数据本身的不确定性,使不确定性在位置数据中普通存在.在障碍空间中,聚类不确定数据面临新的挑战.提出了障碍空间中聚类不确定数据的OBS-UK-means (obstacle uncertain K-means)算法,并提出了分别基于R树和Voronoi图的两种剪枝策略和最近距离区域的概念,大大减少了计算量.通过实验验证了OBS-UK-means算法的高效性和准确性,同时证明了剪枝策略在不损害聚类有效性的情况下,能够有效地提高聚类效率.

关键词：聚类、不确定数据、障碍空间

所属期刊栏目：6

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61025007,60933001,61100024,61173029;the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No.N110404011

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1087-1097