基于路网拓扑的聚类分析算法研究与实现

发布时间：2017-08-19 05:23

  本文关键词：基于路网拓扑的聚类分析算法研究与实现

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【摘要】：聚类分析是一种统计分析方法,其目的是在相似的基础上对数据进行分类。该研究在基于路网拓扑的条件下,提出一种全新的算法实现交通领域中兴趣点集的聚类分析。算法为从集合中任取一个兴趣点,向邻接结点扩展,沿着路网拓扑的方向进行广度搜索,以凝聚度(α)和扩展度(β)为聚类限制条件,将满足限制条件的兴趣点与选定的兴趣点聚类。最后,把算法应用于珠江新城路网,分析行人的可达性情况。
【作者单位】： 中山大学工学院∥广东省智能交通系统重点实验室;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室;
【关键词】： 聚类分析 路网拓扑 兴趣点 算法 行人可达性
【基金】：广东省科技计划资助项目(2014B010118002,2015B010110005) 广州市科技计划资助项目(201510010247) 高校基本科研业务费资助项目(15lgpy10)
【分类号】：U491;TP301.6
【正文快照】： “物以类聚,人以群分”。在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析是分类问题的一种统计分析方法,其目的是在相似的基础上对数据进行分类[1]。聚类分析作为数据挖掘的核心技术,在不同的应用领域都得到了很好的发展。其中,对空间数据的聚类分析一直是研究热点之

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本文编号：698925