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随着对实验精确度要求的不断提高,聚类分析中的不确定性数据聚类也越来越受到关注.然而经典的不确定数据聚类通常假设其概率密度函数(PDF)等信息是已知的,而现实过程中,这些指标并没有那么轻易就能获取.考虑到这些情况,可以利用三角模糊数来恰当有效地表示多维不确定性数据,并采用基于三角模糊数的低计算复杂度的距离计算方法,结合K-means基础聚类方法形成一种被命名为UTDK-means(Uncertain triangular fuzzy number data K-means)的聚类方法,而它是基于三角模糊数的.实验结果表明:基于三角模糊数的不确定数据聚类是可行的,具有一定的研究价值. 相似文献
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