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

      一種動態(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

      資料介紹

      　　數(shù)據(jù)聚類在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析中廣泛應用，而不完整數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)聚類造成了很大困擾。針對不完整數(shù)據(jù)聚類中估值法填補缺失屬性不準確的問題，提岀動態(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，進而形成缺失屬性估值區(qū)間。為進一步減小區(qū)間填補誤差，使用基于最近鄰樣本集的離散度的區(qū)間因子來動態(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，同時降低離群點對聚類中心的影響，對完整的區(qū)間型數(shù)據(jù)集進行基于局部密度的樣本加權(quán)。最后，通過以上改進完成區(qū)間型樣本的加權(quán)模糊聚類。利用多個UCⅠ數(shù)據(jù)集和人工數(shù)據(jù)集驗證提岀的聚類算法，實驗結(jié)果表明：動態(tài)區(qū)間的加權(quán)模糊聚類算法能有效提高聚類準確性、魯棒性以及收斂的穩(wěn)定性。

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