基于深度强化学习的网格排序聚类算法

在数据聚类中,网格中的数据点分布可能极不均匀。某些区域可能密集分布着大量数据点,而另一些区域则可能只有很少或没有数据点,不均匀分布影响着网格数据聚类效果。为此,提出基于深度强化学习的网格排序聚类算法。通过定义和构建网格单元,基于网格单元中数据点的数量对网格进行排序,提取出高密度网格区域。利用深度强化学习框架,对高密度网格序列进行迭代优化,将具有相似属性的网格聚类到同一簇中,从而实现精准的网格排序和聚类。实验结果表明,所提出的算法在F-measure上不低于97%,且聚类框与实际框的交并比不低于0.96,有效提高了网格数据的处理效率和聚类准确性。