不完整数据聚类算法研究

• 作者: 冷泳林 孙晓红
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 电子政务 不完整数据 聚类 相似度 KNN 数据离散
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 61-65,72
• 页数: 6页
• 分类号: TP312
• 字数: 5018字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.08.010

摘要

服务类电子政务通过单向或互动的方式向社会和公民提供诸如天气、统计数据、道路交通等信息.这些服务类信息在数据采集过程中,不可避免地会出现各种各样的数据质量问题,数据的不完整性就是其中一种.数据的不完整性对后续的信息统计、挖掘都会造成严重影响.以不完整数据为研究对象,在分析了当前不完整数据聚类算法存在问题的基础上,提出一种基于KNN的不完整数据AP聚类算法.算法首先给出了连续数值型和分类型数据的相似性度量方法,然后利用AP聚类算法对数据集中的完整数据进行聚类,最后利用KNN思想将完整数据集中的吸引度矩阵和归属度矩阵扩展至整个数据集,继续执行迭代,直至收敛.实验将该算法同其他不完整数据聚类算法在聚类精度上进行比较,验证了提出的不完整数据聚类算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙晓红	渤海大学管理学院	18	57	4.0	7.0
2	冷泳林	渤海大学信息科学与技术学院	22	88	6.0	8.0