【摘 要】
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本文围绕着“区域交通状态聚类分析”，探讨了聚类分析在高速公路交通时空聚类上的应用。针对经典的共享型最近邻居SNN聚类算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效
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本文围绕着“区域交通状态聚类分析”，探讨了聚类分析在高速公路交通时空聚类上的应用。针对经典的共享型最近邻居SNN聚类算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处，提出了改进方案，并给出了一种改进的多维共享型最近邻居DSNN聚类算法。经过采用美国高速公路交通时空监测数据集进行实验，结果表明，DSNN算法比SNN算法在多维时空数据集上具有更好的聚类效果。
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