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公开(公告)号：CN116010838A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310031352.2
申请日：2023-01-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06F18/232 , G06F18/15 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种融合密度值和K‑means算法的车辆轨迹聚类方法，包括如下步骤：步骤一、采集原始轨迹数据进行预处理后获得轨迹集合；步骤二、依次对轨迹集合中的轨迹两两之间计算轨迹距离；步骤三、确定轨迹集合中所有轨迹的密度，并将密度值最大的轨迹作为第一条中心轨迹添加至簇中心轨迹集合中；步骤四、依次计算轨迹集合中剩余轨迹被选为中心轨迹的权重，将权重值最大的剩余轨迹作为下一条中心轨迹，并将其移入簇中心轨迹集合中，直至簇中心轨迹集合的容量达到K时，中心轨迹挑选完成；步骤五、将轨迹集合中密度最低值的轨迹移除，再次进行K‑means聚类，直至达到迭代次数或者轨迹簇内的元素不再改变，轨迹聚类过程结束。本发明具有聚类精度高的特点。
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