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上传时间: 2021-03-04
详细说明：知识发现过程中使用的数据通常包括杂音和不完整的信息。 这些数据的不同类别的边界是模糊且不明显的。 当这些数据被聚类或分类时，我们经常得到覆盖物而不是分区，这通常使我们的信息系统不安全。 本文研究了不完全数据的最优划分。 首先，讨论了机盖与机壁分区的关系，定义了机盖与机壁分区之间的距离。 其次，通过梳理和分割方法研究了给定覆盖的最优分区，讨论了从三个不同的分区集族中获取最优分区的问题。 最后，给出了相应的最优算法。 实际的无线信号包含很多噪声，并且基于传统方法对这些数据进行聚类时，边界中会存在许多错误。 在我们的实验中，该方法大大提高了正确率，实验结果证明了该方法的有效性。
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