【摘 要】
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如何降低不确定数据对高维数据聚类的影响是当前的研究难点。针对由不确定数据与维度灾难导致的聚类精度低的问题,采用先将不确定数据确定化,后对确定数据聚类的方法。在将不
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61872105);黑龙江教育厅科学技术研究项目(1253lz004);黑龙江省留学归国人员科学基金资助项目(LC2018030)~~
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如何降低不确定数据对高维数据聚类的影响是当前的研究难点。针对由不确定数据与维度灾难导致的聚类精度低的问题,采用先将不确定数据确定化,后对确定数据聚类的方法。在将不确定数据确定化的过程中,将不确定数据分为值不确定数据与维度不确定数据,并分别处理以提高算法效率。采用结合期望距离的K近邻(K NN)查询得到对聚类结果影响最小的不确定数据近似值以提高聚类精度。在得到确定数据之后,采用子空间聚类的方式避免维度灾难的影响。实验结果证明,基于Clique的高维不确定数据聚类算法(UClique)在UCI数据集上有较好的
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