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第 26卷第 3期 计 算 机 应 用 研 究 Vol. 26 No. 3 2009年 3月 　 App lication R esearch of Computers M ar. 2009 一种不精确数据的聚类挖掘方法 李清峰1, 2 , 周鲜成1, 2 , 王 　莉1, 2 , 周伟林1 ( 1. 湖南商学院 计算机与电子工程系 , 长沙 4 10205; 2. 中南大学 信息科学与工程学院 , 长沙 4 10083) 摘 　要 : 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 x 采用在非确定区域内用非确定密度概率函数 i p df f (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 。 关键词 : 非精确数据 ; K平均算法 ; FK聚类算法 ; 密度概率函数 中图分类号 : TP39 1　　　文献标志码 : A 　　　文章编号 : 100 13695 (2009) A lgorithm in clu stering location data for uncertain data m in ing 1, 2 1, 2 1, 2 1 L I Q ingfeng , ZHOU X iancheng , WAN G L i , ZHOU W eilin ( 1. D ep t. of Comp u ter E lectron ic Eng ineering, H unan B usiness Colleg e, Changsha 4 10205, Ch ina; 2. S chool of Inf orm a tion S cience Eng i neering, Cen tra l S ou th Un iversity, Changsha 4 10083, Ch ina) A b stract: To con sider data uncertainty in the clu stering p roce ss, th is p ap er p ropo sed a FKm ean s clu stering algorithm that enhanced the Km ean s algorithm to the goal of m in im izing the exp ected sum of squared errors E ( SSE) . Sp ecially noted that a data object xi wa s sp ecified by an uncertain ty region w ith an uncertain ty p df f (xi ) . Th is p ap er app lied FKm ean s to the p arti cu lar p attern of movingobject uncertain ty. Exp erim ental re su lts show that