UIDK-means:多维不确定性测量数据聚类算法

摘要：

在网络化测试测量信息体系的不确定性测量数据聚类方法研究中,普遍假定测量数据的概率密度函数或者概率分布函数等信息是已知的,这与实际应用系统中这些信息难以获取的情况是相悖的,鉴于此,利用区间数的方法,结合测量数据的统计值来合理地表示多维不确定性测试测量数据,并采用低计算复杂度的不确定性数据距离计算方法,提出一种基于区间数的多维不确定性数据聚类方法--UIDK-means.实验结果表明,该方法具有较高的聚类精度和较低的计算复杂度.

关键词：不确定性数据、不确定性数据挖掘、聚类算法

所属期刊栏目：32

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部高等学校博士学科点专项科研基金20092302110013;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-10-0062

在线出版日期：2011-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1201-1207