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基于密度的不确定性数据概率聚类
被引量：
12
1
作者
许华杰
李国徽
+1 位作者
杨兵
杜建强
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第5期68-71,共4页
近期传感数据监测和移动对象跟踪等许多从自然界直接采集数据的新应用引发了不确定性数据管理这一新的研究课题。这些应用中相关数据的不确定性为传统的数据处理方法提出了新的挑战。探讨的重点是不确定性数据的聚类。提出了一个针对不...
近期传感数据监测和移动对象跟踪等许多从自然界直接采集数据的新应用引发了不确定性数据管理这一新的研究课题。这些应用中相关数据的不确定性为传统的数据处理方法提出了新的挑战。探讨的重点是不确定性数据的聚类。提出了一个针对不确定性数据的基于密度的聚类算法,根据不确定性数据内在的概率分布信息进行概率聚类,并采用R树索引和概率阀值索引提高算法的效率。仿真试验表明,提出的算法在有效性和效率方面均优于当前主要的基于密度的不确定性数据聚类算法。
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关键词
基于密度的聚类
不确定性数据
R树
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职称材料
题名
基于密度的不确定性数据概率聚类
被引量：
12
1
作者
许华杰
李国徽
杨兵
杜建强
机构
上海第二工业
大学
计算机
与信息
学院
华中科技
大学
计算机
学院
江西中医大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第5期68-71,共4页
基金
上海第二工业大学科研启动基金项目
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(No.2007AA01Z309)资助
文摘
近期传感数据监测和移动对象跟踪等许多从自然界直接采集数据的新应用引发了不确定性数据管理这一新的研究课题。这些应用中相关数据的不确定性为传统的数据处理方法提出了新的挑战。探讨的重点是不确定性数据的聚类。提出了一个针对不确定性数据的基于密度的聚类算法,根据不确定性数据内在的概率分布信息进行概率聚类,并采用R树索引和概率阀值索引提高算法的效率。仿真试验表明,提出的算法在有效性和效率方面均优于当前主要的基于密度的不确定性数据聚类算法。
关键词
基于密度的聚类
不确定性数据
R树
Keywords
Density-based clustering,Uncertain data,R-tree
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
X820.3 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于密度的不确定性数据概率聚类
许华杰
李国徽
杨兵
杜建强
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009
12
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