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基于密度的K-means算法在轨迹数据聚类中的优化
被引量：
8
1
作者
郝美薇
戴华林
郝琨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第10期2946-2951,共6页
针对传统的K-means算法无法预先明确聚类数目,对初始聚类中心选取敏感且易受离群孤点影响导致聚类结果稳定性和准确性欠佳的问题,提出一种改进的基于密度的K-means算法。该算法首先基于轨迹数据分布密度和增加轨迹数据关键点密度权值的...
针对传统的K-means算法无法预先明确聚类数目,对初始聚类中心选取敏感且易受离群孤点影响导致聚类结果稳定性和准确性欠佳的问题,提出一种改进的基于密度的K-means算法。该算法首先基于轨迹数据分布密度和增加轨迹数据关键点密度权值的方式选取高密度的轨迹数据点作为初始聚类中心进行K-means聚类,然后结合聚类有效函数类内类外划分指标对聚类结果进行评价,最后根据评价确定最佳聚类数目和最优聚类划分。理论研究与实验结果表明,该算法能够更好地提取轨迹关键点,保留关键路径信息,且与传统的K-means算法相比,聚类准确性提高了28个百分点,与具有噪声的基于密度的聚类算法相比,聚类准确性提高了17个百分点。所提算法在轨迹数据聚类中具有更好的稳定性和准确性。
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关键词
K-MEANS算法
基于密度
车辆活动特征
密度权值
初始聚
类
中心
类内类外划分指标
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职称材料
题名
基于密度的K-means算法在轨迹数据聚类中的优化
被引量：
8
1
作者
郝美薇
戴华林
郝琨
机构
天津城建大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第10期2946-2951,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61571318)~~
文摘
针对传统的K-means算法无法预先明确聚类数目,对初始聚类中心选取敏感且易受离群孤点影响导致聚类结果稳定性和准确性欠佳的问题,提出一种改进的基于密度的K-means算法。该算法首先基于轨迹数据分布密度和增加轨迹数据关键点密度权值的方式选取高密度的轨迹数据点作为初始聚类中心进行K-means聚类,然后结合聚类有效函数类内类外划分指标对聚类结果进行评价,最后根据评价确定最佳聚类数目和最优聚类划分。理论研究与实验结果表明,该算法能够更好地提取轨迹关键点,保留关键路径信息,且与传统的K-means算法相比,聚类准确性提高了28个百分点,与具有噪声的基于密度的聚类算法相比,聚类准确性提高了17个百分点。所提算法在轨迹数据聚类中具有更好的稳定性和准确性。
关键词
K-MEANS算法
基于密度
车辆活动特征
密度权值
初始聚
类
中心
类内类外划分指标
Keywords
K-means algorithm
density-based
characteristics of vehicle activity
weight of density
initial clusteringcenter
Between-Within Proportion （BWP） index
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
基于密度的K-means算法在轨迹数据聚类中的优化
郝美薇
戴华林
郝琨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
8
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