一种挖掘不完整数据的新方法

所需积分/C币:5 2021-03-04 11:23:33 91KB PDF
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知识发现过程中使用的数据通常包括杂音和不完整的信息。 这些数据的不同类别的边界是模糊且不明显的。 当这些数据被聚类或分类时,我们经常得到覆盖物而不是分区,这通常使我们的信息系统不安全。 本文研究了不完全数据的最优划分。 首先,讨论了机盖与机壁分区的关系,定义了机盖与机壁分区之间的距离。 其次,通过梳理和分割方法研究了给定覆盖的最优分区,讨论了从三个不同的分区集族中获取最优分区的问题。 最后,给出了相应的最优算法。 实际的无线信号包含很多噪声,并且基于传统方法对这些数据进行聚类时,边界中会存在许多错误。 在我们的实验中,该方法大大提高了正确率,实验结果证明了该方法的有效性。

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