动态区间的加权模糊聚类算法

• 作者: 张利 牛明航 王彦捷 罗浩 邱存月
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 不完整数据 区间填补 加权 聚类算法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 1142-1153
• 页数: 12页
• 分类号: TP311
• 字数: 9177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1907013

摘要

数据聚类在数据挖掘、数据分析中广泛应用,而不完整数据对数据聚类造成了很大困扰.针对不完整数据聚类中估值法填补缺失属性不准确的问题,提出动态区间的加权模糊聚类算法.首先,由属性相关度构造缺失属性的最近邻样本集,进而形成缺失属性估值区间.为进一步减小区间填补误差,使用基于最近邻样本集的离散度的区间因子来动态调节区间大小.其次,为充分挖掘属性空间的隐含信息,同时降低离群点对聚类中心的影响,对完整的区间型数据集进行基于局部密度的样本加权.最后,通过以上改进完成区间型样本的加权模糊聚类.利用多个UCI数据集和人工数据集验证提出的聚类算法,实验结果表明:动态区间的加权模糊聚类算法能有效提高聚类准确性、鲁棒性以及收敛的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张利	辽宁大学信息学院	11	71	3.0	8.0
2	罗浩	辽宁大学信息学院	9	2	1.0	1.0
3	邱存月	辽宁大学信息学院	2	0	0.0	0.0
4	王彦捷	辽宁大学信息学院	2	0	0.0	0.0
5	牛明航	辽宁大学信息学院	3	3	1.0	1.0