基于時空模式的軌跡數(shù)據(jù)聚類算法
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標(biāo)簽：聚類算法(12092)
針對軌跡聚類算法在相似性度量中多以空間特征為度量標(biāo)準(zhǔn)，缺少對時間特征的度量，提出了一種基于時空模式的軌跡數(shù)據(jù)聚類算法。該算法以劃分再聚類框架為基礎(chǔ)，首先利用曲線邊緣檢測方法提取軌跡特征點(diǎn)；然后根據(jù)軌跡特征點(diǎn)對軌跡進(jìn)行子軌跡段劃分；最后根據(jù)子軌跡段間時空相似性，采用基于密度的聚類算法進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用所提算法提取的軌跡特征點(diǎn)在保證特征點(diǎn)具有較好簡約性的前提下較為準(zhǔn)確地描述了軌跡結(jié)構(gòu)，同時基于時空特征的相似性度量因同時兼顧了軌跡的空間與時間特征，得到了更好的聚類結(jié)果。
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