Clustering osäkra data har dykt upp som en utmanande uppgift i osäker datahantering och gruvdrift. Tack vare en computational complex fördel jämfört med andra kluster paradigm, har partitioneral kluster har studerats särskilt och ett antal algoritmer har utvecklats. Även om de befintliga förslagen huvudsakligen skiljer sig åt i fråga om begreppen klustercentroid och kluster objektiv funktion, har liten uppmärksamhet ägnats åt en analys av deras egenskaper och gränser. I detta arbete undersöker vi teoretiskt stora befintliga metoder för partitionerad klusterbildning, och föreslår alternativt ett välgrundat tillvägagångssätt för att samla osäkra data baserat på ett nytt begrepp om klustercentroid. Ett kluster centroid ses som ett osäkert objekt definierat i termer av en slumpmässig variabel vars förverkliganden härleds baserat på alla deterministiska representationer av objekten som ska samlas. Som visat sig teoretiskt och experimentellt möjliggör detta en bättre representation av ett kluster av osäkra objekt, vilket stöder en konsekvent förbättrad klusterprestanda samtidigt som jämförbar effektivitet upprätthålls med befintliga klusteralgoritmer för partitioner.
REF föreslog ett nytt begrepp för ett kluster centroid, som kallas en U-centroid, för att samla dessa osäkra data.
Uncertain Centroid based Partitional Clustering of Uncertain Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}