10.3778/j.issn.1673-9418.2012.12.003
障碍空间中不确定数据聚类算法
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.
聚类、不确定数据、障碍空间
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TP311(计算技术、计算机技术)
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
2013-01-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
1087-1097