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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>物聯(lián)網(wǎng)>一種動(dòng)態(tài)區(qū)間的加權(quán)模糊聚類算法

      一種動(dòng)態(tài)區(qū)間的加權(quán)模糊聚類算法

      2021-04-13 | rar | 7.04 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　數(shù)據(jù)聚類在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用，而不完整數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)聚類造成了很大困擾。針對(duì)不完整數(shù)據(jù)聚類中估值法填補(bǔ)缺失屬性不準(zhǔn)確的問題，提岀動(dòng)態(tài)區(qū)間的加權(quán)模糊聚類算法。首先，由屬性相關(guān)度構(gòu)造缺失屬性的最近鄰樣本集，進(jìn)而形成缺失屬性估值區(qū)間。為進(jìn)一步減小區(qū)間填補(bǔ)誤差，使用基于最近鄰樣本集的離散度的區(qū)間因子來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)區(qū)間大小。其次，為充分挖掘?qū)傩钥臻g的隱含信息，同時(shí)降低離群點(diǎn)對(duì)聚類中心的影響，對(duì)完整的區(qū)間型數(shù)據(jù)集進(jìn)行基于局部密度的樣本加權(quán)。最后，通過以上改進(jìn)完成區(qū)間型樣本的加權(quán)模糊聚類。利用多個(gè)UCⅠ數(shù)據(jù)集和人工數(shù)據(jù)集驗(yàn)證提岀的聚類算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：動(dòng)態(tài)區(qū)間的加權(quán)模糊聚類算法能有效提高聚類準(zhǔn)確性、魯棒性以及收斂的穩(wěn)定性。

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