论文研究一种不精确数据的聚类挖掘方法.pdf
在聚类过程中考虑到数据的非确定性,提出了一种改进的K-平均算法——FK-算法。FK-算法思想是减小总均方误差的期望值E(SSE),需特别说明的是对数据对象xi采用在非确定区域内用非确定密度概率函数pdff(xi)进行描述。用FK-算法对非确定运动模式的运动对象进行了分析,实验表明考虑数据的非确定因素,在聚类分析处理时有比较精确的结果。
在聚类过程中考虑到数据的非确定性,提出了一种改进的K-平均算法——FK-算法。FK-算法思想是减小总均方误差的期望值E(SSE),需特别说明的是对数据对象xi采用在非确定区域内用非确定密度概率函数pdff(xi)进行描述。用FK-算法对非确定运动模式的运动对象进行了分析,实验表明考虑数据的非确定因素,在聚类分析处理时有比较精确的结果。