【摘 要】
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基于不确定数据的表示模型,针对属性级不确定数据,提出一种不确定数据生成算法AC-UDGen（attribute level continuous uncertain data set generation algorithm）.该算法通过引
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院,长春工程学院计算机技术与工程学院
【基金项目】
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吉林省科技厅重大科技项目（批准号：20160203010GX）, 吉林省发改委产业创新专项基金（批准号：20170505MA2）
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基于不确定数据的表示模型,针对属性级不确定数据,提出一种不确定数据生成算法AC-UDGen（attribute level continuous uncertain data set generation algorithm）.该算法通过引入离群点检测-LOF（local outlier factor）算法,用每个数据对象的离群因子作为参数来控制不确定数据对象的扰动范围,可很好地满足原始数据的分布特征,解决了目前工作中缺乏原始数据分布特征的问题.实验结果表明,该算法生成的不确定数据集具有更好的聚类效果,并
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