障碍空间中不确定数据聚类算法

• 作者: 曹科研 王国仁 胡雅超 袁野 韩东红 齐宝雷
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 不确定数据 障碍空间
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 页码范围: 1087-1097
• 分类号: TP311
• 字数: 3998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2012.12.003

摘要

近些年,由于数据采集的不精确和数据本身的不确定性,使不确定性在位置数据中普通存在.在障碍空间中,聚类不确定数据面临新的挑战.提出了障碍空间中聚类不确定数据的OBS-UK-means(obstacle uncertain K-means)算法,并提出了分别基于R树和Voronoi图的两种剪枝策略和最近距离区域的概念,大大减少了计算量.通过实验验证了OBS-UK-means算法的高效性和准确性,同时证明了剪枝策略在不损害聚类有效性的情况下,能够有效地提高聚类效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国仁	东北大学信息科学与工程学院	228	2804	25.0	45.0
2	韩东红	东北大学信息科学与工程学院	23	95	5.0	8.0
3	袁野	东北大学信息科学与工程学院	16	113	5.0	10.0
4	曹科研	东北大学信息科学与工程学院	2	16	2.0	2.0
5	胡雅超	东北大学信息科学与工程学院	1	14	1.0	1.0
6	齐宝雷	东北大学信息科学与工程学院	1	14	1.0	1.0