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基于LOF改进的K-means算法在交通事故黑点识别中的应用
被引量：
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1
作者
张欣妍
董四辉
+1 位作者
张紫慧
郭相仪
《黑龙江交通科技》
2022年第1期134-136,142,共4页
为改进传统K-means聚类算法受初始聚类中心及异常点影响较大的问题,提出使用离群点检测(LOF)改进的K-means聚类算法,并应用到交通事故的黑点识别中。使用数据集为2018年7月1日至2018年12月31日于美国洛杉矶发生的交通事故数据。首先,利...
为改进传统K-means聚类算法受初始聚类中心及异常点影响较大的问题,提出使用离群点检测(LOF)改进的K-means聚类算法,并应用到交通事故的黑点识别中。使用数据集为2018年7月1日至2018年12月31日于美国洛杉矶发生的交通事故数据。首先,利用LOF对事故点坐标数据集进行离群点检测;其次,剔除掉原数据集中的离群点,构建新数据集;最后,将基于LOF改进的K-means算法选取初始聚类中心再进行迭代,得到事故黑点。将使用改进的算法与使用K-means及LOF与K-means结合的算法获得的聚类结果进行比较,发现改进后的算法大大提高了黑点识别效果。
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关键词
交通事故
黑点识别
LOF
K-MEANS
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题名
基于LOF改进的K-means算法在交通事故黑点识别中的应用
被引量：
1
1
作者
张欣妍
董四辉
张紫慧
郭相仪
机构
大连交通大学交通运输工程学院
出处
《黑龙江交通科技》
2022年第1期134-136,142,共4页
文摘
为改进传统K-means聚类算法受初始聚类中心及异常点影响较大的问题,提出使用离群点检测(LOF)改进的K-means聚类算法,并应用到交通事故的黑点识别中。使用数据集为2018年7月1日至2018年12月31日于美国洛杉矶发生的交通事故数据。首先,利用LOF对事故点坐标数据集进行离群点检测;其次,剔除掉原数据集中的离群点,构建新数据集;最后,将基于LOF改进的K-means算法选取初始聚类中心再进行迭代,得到事故黑点。将使用改进的算法与使用K-means及LOF与K-means结合的算法获得的聚类结果进行比较,发现改进后的算法大大提高了黑点识别效果。
关键词
交通事故
黑点识别
LOF
K-MEANS
Keywords
traffic accident
black spot recognition
LOF
K-means
分类号
U492 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LOF改进的K-means算法在交通事故黑点识别中的应用
张欣妍
董四辉
张紫慧
郭相仪
《黑龙江交通科技》
2022
1
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