| 一种新的不确定树模式聚类算法 |
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| 引用本文： | 颜一鸣,郭鑫.一种新的不确定树模式聚类算法[J].计算机工程与科学,2013,35(7):156. |
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| 作者姓名： | 颜一鸣 郭鑫 |
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| 作者单位： | 吉首大学软件服务外包学院,湖南张家界,427000 |
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| 基金项目： | 湖南省工业支撑计划项目，湖南省教育厅科学研究资助项目，吉首大学校级科研资助项目 |
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| 摘 要： | 不确定树模式聚类是数据挖掘领域中的一个重要问题,提出了一种新的不确定树模式聚类算法,有效地解决了因数据的不确定性而导致的无法聚类的问题.为了更加准确地度量树模式之间的相似性,提出了一种语义相似度计算方法与结构相似度计算方法.设计了一个动态聚类过程,自适应获取聚类阈值,较大程度上减少了人为干扰导致聚类结果不准确的影响,使得具有相似结构的子树聚集在同一个相似分组中,不同分组之间的子树相似度达到最小化.通过模拟数据和真实环境两部分实验表明,算法有效可行,聚类结果较准确且具有较好的运行效率.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 有序树 频繁子树 相似度 不确定树 聚类 |
A novel clustering algorithm for uncertain tree |
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| YAN Yi-ming
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GUO Xin.A novel clustering algorithm for uncertain tree[J].Computer Engineering & Science,2013,35(7):156. |
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| Authors: | YAN Yi-ming GUO Xin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data mining ordered tree frequent subtree similarity uncertain tree clustering |
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