不确定数据的高效聚类算法

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2011.02.027

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2011, Vol. 29 ›› Issue (02) : 161 -166. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2011.02.027

不确定数据的高效聚类算法

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摘要

不确定数据聚类是数据挖掘领域中的一个重要的研究热点。本文介绍了不确定数据聚类的uk-means算法及其改进算法ck-means。由于ck-means算法必须计算每个簇到所有对象的质心的距离,因此当聚类的样本很大时,聚类效率依然不是很好。本文提出的kd-means算法只需要计算对象到部分质心的距离,因此可以很大程度地提高ck-means算法的效率。该方法是基于kd树索引而提出的改进策略,并用大量的实验来证明改进算法的有效性。