基于联系数的位置不确定性数据聚类算法：理论、创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据作为重要的资源，广泛存在于各个领域。然而，数据中普遍存在的不确定性给数据分析和处理带来了巨大挑战。位置不确定性数据聚类作为数据分析的关键技术，在地理信息系统、智能交通、环境监测等众多领域中具有重要的应用价值。在地理信息系统中，位置不确定性数据聚类可以帮助分析地理要素的分布模式和空间关系，为城市规划、资源管理等提供决策支持；在智能交通领域，通过对车辆位置不确定性数据的聚类分析，能够实现交通流量预测、路径规划优化等功能，提高交通效率和安全性；在环境监测中，对传感器采集的位置不确定性数据进