【摘 要】
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针对传统DBSCAN算法可以发现任意形状的聚类簇,但很难选择出合适参数的问题,将快速搜索高密度点的方法应用到轨迹聚类.融合流失量概念,采用Hausdorff距离替代传统的欧式距离,
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京,211106北京航天飞行控制中心,北京,100094;
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针对传统DBSCAN算法可以发现任意形状的聚类簇,但很难选择出合适参数的问题,将快速搜索高密度点的方法应用到轨迹聚类.融合流失量概念,采用Hausdorff距离替代传统的欧式距离,并用轨迹子段代替轨迹中的点,提出一种快速搜索的移动对象高密度子轨迹聚类算法(HFDST).HFDST算法通过两个参数theRho和theDelta确定聚类中心,利用递归函数NearestNeighbor确定其它未被分类的轨迹子段,从而解决了DBSCAN算法因两个参数和MinLns选取过大或过小而影响聚类结果的问题.在真实移动对象轨迹数据上的大量对比实验结果表明,HFDST算法能够在轨迹子段集中发掘出更多隐藏信息,具有更好的聚类效果和更高的时间效率,并且对参数有很好的鲁棒性.
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