面向热区发现的空间聚类算法适用性研究

空间聚类能有效地探测浮动车轨迹点的空间分布情况,但聚类方法众多且各有优劣。文中从理论角度分析了DBSCAN和KMeans两种方法在热区发现中的适用性。并以基于轨迹数据提取的南通市出租车上下客点为例,开展了基于上述两种算法热区探测空间聚类实验,然后将热区提取结果与百度热力图进行对比,通过实验验证了两种聚类的适用情况。为热区研究中聚类方法的选取得出了较为明确的结论,一定程度上有助于提高相关研究的深度与广度。