%0 Journal Article
%T Improved K-means Clustering Algorithm Based on DKC in Uncertain Region Environment<br>不确定域环境下基于DKC值改进的K-means聚类算法
%A REN Pei-hua
%A WANG Li-zhen
%A <br>任培花
%A 王丽珍
%J 计算机科学
%D 2013
%I 
%X 提出一种不确定域环境下基于DKC值改进的K-means聚类算法,即U2d-Kmeans。该算法首先考虑到数据对象的不确定性因素,引入不确定域对数据对象进行描述；其次吸取2d-Kmeans的优点,对数据集进行预处理(剔除孤立点),并且采用累积距离的方法确定初始聚类中心,从而避免了随机选取聚类初始点造成聚类不稳定的缺陷；最后经过算法有效性对比实验证明得出,U2d-Kmeans算法比前两种算法更客观、有效。
%K Uncertain region
%K DKC
%K 2d-distance
%K Clustering algorithm<br>不确定域
%K DKC值
%K 2d-距离
%K 聚类算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=E61EC7D94804D7597FE5BF86AB89322B&yid=FF7AA908D58E97FA&vid=1371F55DA51B6E64&iid=E158A972A605785F&sid=7EBE588F611589FC&eid=798FBE8DE1A255B1&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=12