【摘 要】
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近些年，由于数据采集的不精确和数据本身的不确定性，使不确定性在位置数据中普通存在。在障碍空间中，聚类不确定数据面临新的挑战。提出了障碍空间中聚类不确定数据的OBS-UK-means算法，并提出了分别基于R树和Voronoi图的两种剪枝策略和最近距离区域的概念，大大减少了计算量。通过实验验证了OBS-UK-means算法的高效性和准确性，同时证明了剪枝策略在不损害聚类有效性的情况下，能够有效地提高聚
【机 构】
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College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China
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近些年，由于数据采集的不精确和数据本身的不确定性，使不确定性在位置数据中普通存在。在障碍空间中，聚类不确定数据面临新的挑战。提出了障碍空间中聚类不确定数据的OBS-UK-means算法，并提出了分别基于R树和Voronoi图的两种剪枝策略和最近距离区域的概念，大大减少了计算量。通过实验验证了OBS-UK-means算法的高效性和准确性，同时证明了剪枝策略在不损害聚类有效性的情况下，能够有效地提高聚类效率。
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