【摘 要】
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提出一种不确定域环境下基于DKC值改进的K-means聚类算法,即U2d-Kmeans。该算法首先考虑到数据对象的不确定性因素,引入不确定域对数据对象进行描述;其次吸取2d-Kmeans的优点
【机 构】
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山西大同大学数学与计算机科学学院,山西大同大学教育科学与技术学院
【基金项目】
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2011年山西省科技基础条件平台建设“大同地区科学数据共享服务平台”项目（2011091002-0102）资助
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提出一种不确定域环境下基于DKC值改进的K-means聚类算法,即U2d-Kmeans。该算法首先考虑到数据对象的不确定性因素,引入不确定域对数据对象进行描述;其次吸取2d-Kmeans的优点,对数据集进行预处理（剔除孤立点）,并且采用累积距离的方法确定初始聚类中心,从而避免了随机选取聚类初始点造成聚类不稳定的缺陷;最后经过算法有效性对比实验证明得出,U2d-Kmeans算法比前两种算法更客观、有效。
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