所有作者：李雪 江贺
作者单位：大连理工大学软件学院
论文摘要：不确定数据是近年来在传感器网络（WSN）、无线射频识别（RFID）等领域中涌现出来的一类新数据。不确定数据聚类问题是数据挖掘领域研究的热点，目前的不确定数据聚类算法都是从传统聚类算法拓展得出的。本文利用近似骨架可以提高启发式算法性能的优点，提出了基于近似骨架的不确定数据聚类算法ABAUDC。新算法分为初始聚类算法生成局部最优解、构造近似骨架和二次聚类三个模块，并在二次聚类过程中利用半监督UK-means方法求解。同时，在四个真实数据集上进行了对比实验，实验结果表明了新算法较传统的UK-means算法具有更高的准确度。
关键词： 不确定数据挖掘 聚类 近似骨架 半监督学习
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