Research for Uncertain Data Clustering Algorithm: U-PAM and UM-PAM Algorithm

作者：HE Yun bin; ZHANG Zhi chao; WAN Jing; LI Song

来源：计算机科学, 2016, 43(6).

DOI：10.11896/j.issn.1002-137X.2016.6.052

• Uncertain data
• Intervals
• Clustering
• PAM

UK-means算法在处理不确定数据时对孤立点非常敏感,而且事先必须已知不确定数据的分布函数或概率密度,然而这在实际中往往很难获得.因此,针对UK-means在处理不确定测量数据时的不足,首先提出了基于区间数的PAM不确定聚类算法——U-PAM,该算法用区间数和标准差合理地描述了不确定测量数据的不确定性,进而完成有效的聚类;其次,针对海量不确定测量数据难以聚类的问题,基于U-PAM聚类算法,采用抽样技术提出了处理海量不确定测量数据的算法——UM-PAM算法,该算法先抽样,对样本数据聚类,然后再总体聚类;最后,基于U-PAM算法和CH聚类的有效性指标函数对聚类结果进行分析,以确定最佳聚类数.实验理论表明,所提算法聚类效果明显.

• 单位
  哈尔滨理工大学