不确定数据

数据挖掘的一个分支是处理不确定和概率数据的建模、查询和挖掘。

为了提升在不确定数据集上频繁模式挖掘的效率，针对现有算法在判断是否需要创建子头表时计算量较大的问题，提出了近似挖掘策略AAT-Mine。该策略在损失少量频繁项集的基础上，显著提高了整体算法的挖掘效率。实验采用三个典型数据集对算法进行了测试，并与目前最优算法及典型算法进行了性能对比，结果表明AAT-Mine在时空效率上均有显著提升。

在Matlab中，errorshade是一种细微的绘制不确定度的方法，可以有效地展示数据的不确定性和变化范围。使用该方法，用户能够更直观地理解数据的波动性。

USqueezer 算法挺适合不确定分类数据的聚类问题。它是基于 Squeezer 算法提出的，核心思想是通过计算不确定数据与每个簇的相似度概率，并比较这些概率值与预设的阈值。如果相似度超过阈值，就把数据划分到那个簇里，不然就会创建一个新簇。这个算法不仅能有效不确定数据的聚类，还能减少内存占用和提高执行效率，适合大数据量时使用。嗯，想要不确定数据的聚类问题的话，USqueezer 还挺不错的，操作也简单。可以尝试一下。USqueezer 算法用起来比较直接，是在像模糊分类数据时，它的性能优势。如果你是做数据聚类的，碰到不确定数据时，可以考虑一下这个方法。不过，还是得注意，如果数据的噪声太多，还

研究不确定图数据中的紧密子图挖掘问题，利用加权不确定图模型，以子图期望密度和顶点期望度数度量紧密程度。算法基于贪心迭代，优化执行过程，保证结果达到2近似比，并且确保高效率和正确性。研究还证明了带顶点限制的紧密子图挖掘问题的NP难度，该算法相比其他方法更快速高效。

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形

不确定性空间数据挖掘算法模型在实际应用中展现出其独特的价值和效果。

1969年，J.理查德·戈特三世在攻读普林斯顿大学天体物理博士学位之前，他前往欧洲旅行。他目睹了柏林墙，这是8年前建成的，成为冷战象征。站在墙下，他开始思考它将继续分隔东德和西德多久。尽管预测只依赖一个数据点，面对地缘政治的不可预测性，这看似荒谬。然而，我们总是在需要时作出这些预测。例如，你站在外国城市的公共汽车站，其他游客等候已经7分钟。你如何预测下一班车的到达时间是否值得继续等待？彼得·诺维德谷歌研究部主任在他的“数据的不合理有效性”演讲中深入探讨了这个问题。贝叶斯法则作为概率论的一个关键概念，提供了一种方法来更新对假设的信念，特别是在处理不确定性和不完整性问题时非常有效。

该存储库包含了在2019年欧洲控制会议（ECC）上发表的论文“在机会受限的轨迹规划中使用不确定性数据”的MATLAB源代码。为了重现的模拟和绘图，请在case_study文件夹中导航并运行generatePlotsCaseStudy MATLAB函数。此函数将运行所有必要的模拟并生成所有图表，同时也将以TikZ格式保存在plots文件夹下，以便轻松地包含在LaTeX文档中。任何使用此代码的引用，请务必引用原始论文。

随着随机可再生能源的增加，运营灵活性的需求也在增加。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商（TSO）和配电系统运营商（DSO）之间的灵活资源互访。我们提出了一种日前协调方法，称为互补模型，用于共享灵活资源。该方法优化了TSO和DSO之间的物理接口处的价格和容量限制，即“协调变量”。DSO通过限制其投标数量来预先确认DSO级别资源在日前市场的参与，以确保其系统约束条件得到满足。我们采用多段Benders分解方法对模型进行了计算可行性的追求。提供了MATLAB代码的开源下载。