摘要：本發明涉及一種針對出租車軌跡數據的K?means初始聚類中心選擇方法，包括步驟：從電子地圖中提取出城市交通的路網；對收集的出租車軌跡數據進行預處理，篩選出適合分析的樣本數據；將出租車軌跡數據與路網進行匹配，得到出租車數據點在預設分析范圍的分布圖；利用圖像識別技術中的斑點檢測方法識別出出租車軌跡數據點的主要密集區域以作為K?means的初始聚類中心；輸出K?means的初始聚類中心。本發明所提出的方法通過利用斑點檢測方法確定K?means的初始聚類中心的位置及個數，克服了傳統K?means方法選取K值的模糊性、主觀性和初始中心隨機選取的缺陷，針對海量車聯網數據，加快了K?means方法的聚類速度，很好地實現了出租車軌跡數據的聚類，具有一定的參考價值和實際經濟效益。
- 專利類型發明專利
- 申請人福州大學;
- 發明人馮心欣;謝志鵬;凌獻堯;徐藝文;鄭海峰;陳忠輝;
- 地址350108 福建省福州市閩侯縣上街鎮大學城學園路2號福州大學新區
- 申請號CN201610458509.X
- 申請時間2016年06月23日
- 申請公布號CN106127662A
- 申請公布時間2016年11月16日
- 分類號G06Q50/30(2012.01)I;G06K9/62(2006.01)I;
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