吉林大学学报(工学版) ›› 2017, Vol. 47 ›› Issue (5): 1604-1611.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201705037

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基于谱分解的不确定数据聚类方法

李嘉菲1, 2, 孙小玉1, 2   

  1. 1.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春 130012;
    2.吉林大学 计算机科学与技术学院,长春130012
  • 收稿日期:2016-07-05 出版日期:2017-09-20 发布日期:2017-09-20
  • 作者简介:李嘉菲 (1976-),女,副教授,博士.研究方向:信息融合.E-mail:jiafei@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    吉林省科技厅发展计划项目(20130206046GX, 20140101201JC); 国家自然科学基金项目(61133011, 61472161,61170092, 60973088, 61202308)

Clustering method for uncertain data based on spectral decomposition

LI Jia-fei1, 2, SUN Xiao-yu1, 2   

  1. 1.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China;
    2.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2016-07-05 Online:2017-09-20 Published:2017-09-20

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摘要： 提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:本方法得到的聚类质量显著提高,RMS均方根误差以及CH指标结果均优于传统方法。

关键词: 人工智能, 不确定数据, 谱分解, 聚类, 数据降噪, 协方差结构

Abstract: A clustering method for uncertain data based on spectral decomposition was proposed. The method was applied to explore the true covariance structure of data records behind the uncertain representation under the natural potential association of the data. The data analysis method based on spectral decomposition can get the sharpening data according to the covariance structure. Then, clustering analysis of the sharpening data is carried out. The comparison experiment results show that, using the proposed method, the clustering quality improves significantly; the results of root mean square error and CH index are all better than that obtained using the traditional method.

Key words: artificial intelligence, uncertain data, spectral decomposition, clustering, data sharpening, covariance structure

中图分类号: 

  • TP391
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