障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法

来源：计算机研究与发展杂志2019年第5期北京时间：

作者：万静,崔美玉,何云斌,李松,

摘要：为了有效解决障碍空间中的不确定数据聚类的问题，引入计算几何中的Voronoi图对数据空间进行划分，提出障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法.根据Voronoi图的性质，提出4项聚类规则.利用KL距离进行相似性度量.根据障碍集合是否发生变化，提出了静态障碍环境下和动态障碍环境下的不确定数据聚类算法.理论研究和实验表明：静态障碍物环境中的不确定精炼聚类算法(简称STAO_RVUBSCAN算法)、障碍物动态增加情况下的不确定聚类算法(简称DYNOC_VUBSCAN算法)、障碍物动态减少情况下的不确定聚类算法(简称DYNOR_VUBSCAN算法)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(简称DYNOM_VUBSCAN算法)都具有较高的效率.

关键词：静态障碍, 动态障碍, KL距离, 不确定数据, Voronoi图,