不确定数据聚类算法研究

• 作者: 张亚昕
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 不确定数据 聚类 期望距离 UK均值算法
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 算法分析与研究
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

UK均值算法需要计算每个对象之间的期望距离(EDS)和聚类中心,EDS计算的成本就成了UK均值计算的性能瓶颈.为了提高UK均值的计算效率,本文提出一种优化的UK均值算法,通过一个高效的公式来估计期望距离,大大降低了UK均值的额外时间,并在实验中得以证明.我们还说明这个优化公式有效地将UK均值算法降低到了传统的基于K均值的聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亚昕	西安铁路职业技术学院电子信息系	31	47	3.0	5.0