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簽到位置數(shù)據(jù)的密度峰值快速搜索與聚類方法

發(fā)布時間:2018-03-14 21:26

  本文選題:簽到位置數(shù)據(jù) 切入點:活動熱區(qū) 出處:《測繪學(xué)報》2017年04期  論文類型:期刊論文


【摘要】:位置簽到數(shù)據(jù)蘊含了城市居民活動變化。由于客戶端位置候選問題,不同的簽到行為以同一候選位置簽到時會產(chǎn)生位置重復(fù)現(xiàn)象。針對現(xiàn)有密度聚類方法在簽到數(shù)據(jù)聚類上存在的問題,以快速搜索和查找密度峰值聚類算法(CFSFDP)為基礎(chǔ),提出了簽到位置數(shù)據(jù)的密度峰值快速搜索與聚類方法。首先,引入位置重復(fù)頻率來表達簽到位置重復(fù),然后,對原始簽到位置數(shù)據(jù)點統(tǒng)計位置重復(fù)頻率并重新設(shè)計數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以新的空間點要素為研究對象尋找密度峰值點;最后,構(gòu)建了峰值點密度簇聚類算法,在點要素集聚類過程中考慮密度連通性來保證峰值密度簇的連續(xù)與完整。試驗表明,所提出的聚類方法有效避免了重復(fù)度較高的離群位置對象選為峰值并聚類的情況,并具有良好的空間適應(yīng)性。所提取的密度峰值點不僅可以用來表示熱區(qū)的中心,還能夠反映熱區(qū)的集中趨勢,進而可以幫助探索熱區(qū)的動態(tài)變化情況。
[Abstract]:Your location data contains changes in city residents. Because the client position candidate problem, sign different behaviors in the same position in the candidate will have to repeat position phenomenon. In view of the existing density clustering method in attendance data clustering on the issue, to quickly search and find the peak density clustering algorithm (CFSFDP) as the foundation, proposed the peak density sign position data fast search and clustering method. Firstly, then introduce the position of repetition to express the original position, repeat sign, sign position data statistic position of repetition frequency and re design of data structure, find the density peak with elements of the new space as the research object; finally, construct the peak point density cluster clustering algorithm in clustering process considering the point density connectivity to ensure the continuity and integrity of the peak density cluster. Experiments show that the proposed poly Such method can effectively avoid the outlier location object high degree of duplication for peak and clustering, and has good adaptability. The extracted spatial density peak not only can be used to express the zone center, the central tendency can reflect the dynamic changes of hotspots, and can help to explore the hot spot.

【作者單位】: 福州大學(xué)福建省空間信息工程研究中心空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點實驗室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(41471333)~~
【分類號】:P208;TP311.13

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 劉文寶;礦圖手工數(shù)字化位置數(shù)據(jù)系統(tǒng)誤差的控制[J];煤炭學(xué)報;1998年04期

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本文編號:1613018

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