基于核密度估计的物联网聚类分析模型

盛魁; 马健

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针对大数据环境下的复杂物联网信息数据知识等问题,首先对聚类算法过程及结果的有效性和类别特征进行分析;其次采用从数据集的表达入手,构建多维高斯核密度估计方法用以分析数据集本身特性,同时指导聚类的分类类别和分类聚点的选取,进而提高了聚类效率和准确度;然后建立了概率密度占比和类别区分度2个指标,结合聚类有效性分析方法探讨聚类分类结果的类别特征;最后通过物联网环境下的随机数据集仿真实验验证了方法是合理的和有效的。

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来源
《控制工程》 |2018年第6期|1098-1102|共5页
作者
盛魁; 马健;
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作者单位

亳州职业技术学院信息工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
聚类; 核密度估计; 类别特性分析; 类别区分度; 物联网;

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