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基于马氏距离和Canopy改进K-means的交通聚类算法
1
作者
徐文进
马越
杜咏慧
《计算机与数字工程》
2024年第6期1630-1635,1649,共7页
在对交通数据的研究中经常会使用到聚类算法,且不同的聚类算法有不同的特性。K-means作为其中的一种聚类算法,具有较高的准确性和实用性,但其准确性易受主观选取K值和确定初始聚类中心的影响。为了优化聚类中心和K值的选取问题,提出MC-K...
在对交通数据的研究中经常会使用到聚类算法,且不同的聚类算法有不同的特性。K-means作为其中的一种聚类算法,具有较高的准确性和实用性,但其准确性易受主观选取K值和确定初始聚类中心的影响。为了优化聚类中心和K值的选取问题,提出MC-Kmeans算法。在所提方法中,首先通过Canopy算法选取K值,然后依据马氏距离的计算准则来确定初始聚类中心,最后将K值和聚类中心的值作为K-means的参数进行聚类。将MC-Kmeans算法应用到某时间段的纽约出租车交通数据中进行实际的验证。结果表明,与K-means算法比较,所提方法准确度更高,与实际交通情况更加相匹配,更能反映区域内的交通热点情况。
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关键词
K-MEANS
Canopy算法
马氏距离
交通
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题名
基于马氏距离和Canopy改进K-means的交通聚类算法
1
作者
徐文进
马越
杜咏慧
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《计算机与数字工程》
2024年第6期1630-1635,1649,共7页
基金
山东省自然科学基金项目(编号:2018GGX105005)资助。
文摘
在对交通数据的研究中经常会使用到聚类算法,且不同的聚类算法有不同的特性。K-means作为其中的一种聚类算法,具有较高的准确性和实用性,但其准确性易受主观选取K值和确定初始聚类中心的影响。为了优化聚类中心和K值的选取问题,提出MC-Kmeans算法。在所提方法中,首先通过Canopy算法选取K值,然后依据马氏距离的计算准则来确定初始聚类中心,最后将K值和聚类中心的值作为K-means的参数进行聚类。将MC-Kmeans算法应用到某时间段的纽约出租车交通数据中进行实际的验证。结果表明,与K-means算法比较,所提方法准确度更高,与实际交通情况更加相匹配,更能反映区域内的交通热点情况。
关键词
K-MEANS
Canopy算法
马氏距离
交通
Keywords
K-means
Canopy algorithm
Markov distance
traffic
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于马氏距离和Canopy改进K-means的交通聚类算法
徐文进
马越
杜咏慧
《计算机与数字工程》
2024
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