資料介紹
目前常見的軌跡聚類大多基于 OPTICS、 DBSCAN和K- means等算法,但這些聚類方法的時(shí)間復(fù)雜度隨著軌跡數(shù)量的增加會大幅上升。針對該問題,提岀一種基于密度核心的軌跡聚類算法。通過引入密度核心的概念,設(shè)計(jì)軌跡密度計(jì)算函數(shù)以獲取聚類簇的致密核心軌跡,同時(shí)利用岀租車載客軌跡自身的方向和速度等屬性提取軌跡特征點(diǎn),減少軌跡數(shù)據(jù)量。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)聚類簇中致密核心軌跡與參與聚類軌跡的相似度距離判斷軌跡的匹配程度,進(jìn)而聚合相似軌跡,并將聚類結(jié)果儲存在聚類節(jié)點(diǎn)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與 TRACLUS和 OPTICS聚類算法相比,該算法能夠得到更準(zhǔn)確的聚類效果,并且時(shí)間效率更高。
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