基于Voronoi圖的障礙不確定數(shù)據(jù)的聚類算法
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標(biāo)簽：聚類算法(12092)
數(shù)據(jù)采集過程中普遍存在不確定性，并且在現(xiàn)實地理空間中，不確定數(shù)據(jù)之間可能存在障礙物間隔。為解決障礙空間中不確定數(shù)據(jù)的聚類問題，提出APPGCUO算法，該算法包括三個過程：在障礙物約束下采用R樹節(jié)點最小最大值方法提出的RPTOUCure算法，用以生成局部最優(yōu)解，提高生成局部最優(yōu)解的效率；繼而利用近似骨架的理論提出GIABO算法，以局部最優(yōu)解生成有效初始解，避免劃分聚類算法中任意初始解的不足；最后結(jié)合Voronoi圖的特性提出VPTKMediods算法，減少不確定數(shù)據(jù)的積分運算量。實驗結(jié)果表明，APPGCUO算法具有較高的聚類效率和質(zhì)量。
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