基于离群因子的不确定数据生成算法

• 作者: 刘钢 唐东凯 王红梅 胡明
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定数据 表示模型 离群因子 AC-UDGen算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 925-932
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018.04.26

摘要

基于不确定数据的表示模型,针对属性级不确定数据,提出一种不确定数据生成算法AC-UDGen(attribute level continuous uncertain data set generation algorithm).该算法通过引入离群点检测-LOF(local outlier factor)算法,用每个数据对象的离群因子作为参数来控制不确定数据对象的扰动范围,可很好地满足原始数据的分布特征,解决了目前工作中缺乏原始数据分布特征的问题.实验结果表明,该算法生成的不确定数据集具有更好的聚类效果,并降低了离群点对聚类结果的影响,使每个数据对象MBR(minimum bounding rectangle)的大小可根据自身的分布特征自适应地变化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红梅	长春工业大学计算机科学与工程学院	38	175	7.0	11.0
2	刘钢	长春工业大学计算机科学与工程学院	23	98	5.0	9.0
3	胡明	长春工程学院计算机技术与工程学院	5	27	2.0	5.0
4	唐东凯	长春工业大学计算机科学与工程学院	4	24	2.0	4.0