基于Voronoi图的障碍不确定数据的聚类算法

来源：计算机工程与科学杂志2016年第5期北京时间：

作者：李宇涵，孙冬璞

单位：（哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150080

摘要：数据采集过程中普遍存在不确定性，并且在现实地理空间中，不确定数据之间可能存在障碍物间隔。为解决障碍空间中不确定数据的聚类问题，提出APPGCUO算法，该算法包括三个过程：在障碍物约束下采用R树节点最小最大值方法提出的RPTOUCure算法，用以生成局部最优解，提高生成局部最优解的效率；继而利用近似骨架的理论提出GIABO算法，以局部最优解生成有效初始解，避免划分聚类算法中任意初始解的不足；最后结合Voronoi图的特性提出VPTKMediods算法，减少不确定数据的积分运算量。实验结果表明，APPGCUO算法具有较高的聚类效率和质量。

关键词：不确定数据,聚类,障碍物,R树,Voronoi图,

基金资助：黑龙江省自然科学基金(F201302);黑龙江省教育厅科学研究项目(12541128)