不确定数据聚类新算法：ABAUDC提升精度

"基于近似骨架的不确定数据聚类算法是一项针对新兴领域如传感器网络（WSN）和无线射频识别（RFID）中的不确定数据处理问题的研究。不确定数据，因其每个数据对象可能在多个数据点上存在不确定性，对数据挖掘的结果产生显著影响。当前的研究主要围绕如何扩展传统确定数据的聚类算法来处理这类数据。 李雪和江贺在大连理工大学软件学院提出了一种新的不确定数据聚类方法，即ABAUDC（基于近似骨架的不确定数据聚类算法）。该算法巧妙地结合了近似骨架的概念，这是一种用于刻画复杂问题核心结构的有效工具，特别适用于启发式算法设计。ABAUDC算法分为三个关键步骤：初始聚类生成局部最优解，构建近似骨架，以及利用半监督UK-means方法进行二次聚类。 初始聚类阶段通过启发式方法找到一个接近全局最优的初始解决方案，随后构建的近似骨架代表了数据的关键结构，有助于后续聚类过程的优化。半监督UK-means在二次聚类过程中被引入，这允许算法在有限标注数据的帮助下更准确地识别簇的边界和内部结构。这种方法的优势在于能够在大规模数据集上快速找到可接受的解决方案，尤其是在不确定性数据环境中，与传统的UK-means算法相比，新算法能够提供更高的准确度。 实验结果显示，ABAUDC算法在四个真实数据集上的表现优于经典的UK-means算法，证明了其在处理不确定数据聚类任务时的有效性和效率。这个研究不仅拓展了不确定数据挖掘的理论框架，也为实际应用提供了新的可能性，尤其是在那些数据具有高度不确定性的场景中，如位置服务和物联网系统。 关键词：不确定数据挖掘、聚类、近似骨架、半监督学习。总体来说，这项工作对不确定数据的处理策略有所创新，有望在未来的数据挖掘研究中发挥重要作用。"