把向量作为空间中的物体展开相似度的评估,分析了向量间各维差值与形状差异的间的近似关系,提出了基于形状相似距离的K-means算法。在三个UCI(University of California,Irvine)标准数据集上的聚类结果表明,对于有关形状信息的数据,基...把向量作为空间中的物体展开相似度的评估,分析了向量间各维差值与形状差异的间的近似关系,提出了基于形状相似距离的K-means算法。在三个UCI(University of California,Irvine)标准数据集上的聚类结果表明,对于有关形状信息的数据,基于形状相似距离的K-means算法比采用传统距离的K-means算法,聚类准确度显著提高。展开更多
文摘为了有效填充不完整的公交到站时间信息,提出了一种基于改进k~*-means算法的不完整到站时间的填充方法.根据到站流动人数、到站所属时段、站点间距离、站点间运行时间特征加权度量站点间相似性,对现有kmeans算法进行改进以构建公交站点间运行时间完备信息表.以北京市地面公交运行数据为例,验证了该方法的可靠性,并与线性拟合、最近邻插值、k-means算法等填充方法进行了对比试验.结果表明:该方法对不完整到站时间的填充率高于97%,且对已知到站时间平均填充误差不高于100 s.
基金山东省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Shandong Province of China under Grant No.Z2004G02)泰山学者建设工程专项经费资助项目+1 种基金山东省教育厅资助科研课题(the Research Project of Department of Education of Shandong ProvinceChina under Grant No.J05G01)。
文摘把向量作为空间中的物体展开相似度的评估,分析了向量间各维差值与形状差异的间的近似关系,提出了基于形状相似距离的K-means算法。在三个UCI(University of California,Irvine)标准数据集上的聚类结果表明,对于有关形状信息的数据,基于形状相似距离的K-means算法比采用传统距离的K-means算法,聚类准确度显著提高。
