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为解决雷达站观测数据的分类问题,提出一种改进的基于密度的航迹聚类算法。采用加权Manhattan距离与惩罚系数相结合的距离度量,根据目标运动的特征自定义点的邻域,利用时间裁剪提高算法运行效率。实验结果表明,该算法能高效准确地对数据进行聚类,形成运动目标的航迹。
改进的基于密度的航迹聚类算法
【摘 要】
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为解决雷达站观测数据的分类问题,提出一种改进的基于密度的航迹聚类算法。采用加权Manhattan距离与惩罚系数相结合的距离度量,根据目标运动的特征自定义点的邻域,利用时间裁
【机 构】
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解放军理工大学工程兵工程学院,中国海上卫星测控部
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年9期
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