【摘 要】
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为解决传统聚类算法无法有效处理障碍空间中不确定数据的问题,本文提出了障碍空间中基于密度的不确定聚类算法解决此类问题.本文第一步利用三角模糊数和R树的性质提出TF-Init
【机 构】
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哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨,150080
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为解决传统聚类算法无法有效处理障碍空间中不确定数据的问题,本文提出了障碍空间中基于密度的不确定聚类算法解决此类问题.本文第一步利用三角模糊数和R树的性质提出TF-Initialseeds算法来解决数据的不确定性问题.在基于密度聚类方法的基础上,本文第二步,利用Voronoi图剪枝策略可以有效减少计算量的特性,提出了障碍不确定密度聚类算法VPS-DBSCAN.最后结合第一步与第二步算法提出了TVDBSCAN算法,用于处理障碍空间中的不确定数据.实验分析表明TVDB-SCAN算法在处理障碍不确定数据时具有更高的效率,得到更好的聚类结果.
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