高维不确定数据三支决策聚类方法研究

• 作者: 陈波红 张婷
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 高维不确定 三支决策 紧凑性 归一化 分离性指数 精度
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 295-298,370
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

针对高维不确定数据,仅利用类中心尺寸估算类的分离性,无法得到聚类对象的分布状态,影响数据聚类精度,提出了高维不确定数据三支决策聚类方法.分析高维不确定数据得到数据四元组,描述聚类区间集,将集合分化为紧凑的子集,使每一种子集都能够代表一种类簇,通过临近分离性指数分析所有类簇,获得类簇、紧密度与对象总量之间的关联,凭借关联对紧凑性指数进行归一化处理,得到实际类簇的最小值.凭借三支决策概念对归一化结果进行分析,把存在不确定性的数据对象分化至对应的簇边界域,完成高维不确定数据的聚类.仿真结果证明,所设计方法能够实现对高维不确定数据的精准聚类,且聚类结果较好.