基于三角模糊数的不确定性数据聚类算法

摘要：

随着对实验精确度要求的不断提高,聚类分析中的不确定性数据聚类也越来越受到关注.然而经典的不确定数据聚类通常假设其概率密度函数(PDF)等信息是已知的,而现实过程中,这些指标并没有那么轻易就能获取.考虑到这些情况,可以利用三角模糊数来恰当有效地表示多维不确定性数据,并采用基于三角模糊数的低计算复杂度的距离计算方法,结合K-means基础聚类方法形成一种被命名为UTDK-means(Uncertain triangular fuzzy number data K-means)的聚类方法,而它是基于三角模糊数的.实验结果表明:基于三角模糊数的不确定数据聚类是可行的,具有一定的研究价值.

关键词：不确定性数据、三角模糊数、聚类算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：水利部公益性行业科研专项201401044;国家科技支撑计划项目2012BAD10B01

在线出版日期：2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：405-409