一种基于相似度概率的不确定分类数据聚类算法

针对不确定分类数据,基于Squeezer算法提出一种有效的不确定数据聚类算法:USqueezer算法。该算法先计算一个不确定分类数据与每个簇的相似度概率和,选取最大的相似度和给定的阈值相比较,若大于阈值,将不确定数据划分到该簇中,否则创建一个新簇。实验表明,USqueezer算法能够有效地进行不确定分类数据的聚类,并且占用较少的运行内存空间和运行时间。