Vi studerar problemet med att samla dataobjekt vars platser är osäkra. Ett dataobjekt representeras av en osäkerhetsregion över vilken en sannolikhetsdensitetsfunktion (pdf) definieras. En metod för att samla osäkra objekt av detta slag är att tillämpa algoritmen UK-medel, som är baserad på den traditionella K-means algoritmen. I Storbritannien-medel, ett objekt tilldelas kluster vars representant har den minsta förväntade avståndet till objektet. För godtycklig pdf krävs dyra integrationsberäkningar för att beräkna det förväntade avståndet mellan ett objekt och ett klusterombud. Vi studerar olika beskärningsmetoder för att undvika så dyra förväntade avståndsberäkningar.
I REF ] införs olika beskärningsmetoder för att undvika den dyra förväntade avståndsberäkningen.
Efficient Clustering of Uncertain Data
{'venue': "Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)", 'journal': "Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}