计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
4期
181-184
,共4页
不确定域%DKC值%2d-距离%聚类算法
不確定域%DKC值%2d-距離%聚類算法
불학정역%DKC치%2d-거리%취류산법
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.
提齣一種不確定域環境下基于DKC值改進的K-means聚類算法,即U2d-Kmeans.該算法首先攷慮到數據對象的不確定性因素,引入不確定域對數據對象進行描述；其次吸取2d-Kmeans的優點,對數據集進行預處理(剔除孤立點),併且採用纍積距離的方法確定初始聚類中心,從而避免瞭隨機選取聚類初始點造成聚類不穩定的缺陷；最後經過算法有效性對比實驗證明得齣,U2d-Kmeans算法比前兩種算法更客觀、有效.
제출일충불학정역배경하기우DKC치개진적K-means취류산법,즉U2d-Kmeans.해산법수선고필도수거대상적불학정성인소,인입불학정역대수거대상진행묘술；기차흡취2d-Kmeans적우점,대수거집진행예처리(척제고립점),병차채용루적거리적방법학정초시취류중심,종이피면료수궤선취취류초시점조성취류불은정적결함；최후경과산법유효성대비실험증명득출,U2d-Kmeans산법비전량충산법경객관、유효.
