【摘 要】
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针对公交车GPS数据量大、数据密度不均匀、噪声点多等问题,提出PB-DBSCAN (pixel_based-DBSCAN,PBDBSCAN)算法。将聚类过程中判断数据点之间的关系改为判断像素格之间的关系,减小数据点邻域中的搜索范围,加快聚类速度。因公交线路的多样性,同一聚类参数无法适应所有线路,提出一种动态参数选择的方法。在石家庄公交车GPS实际数据集上进行实验,其结果表明,PB-DBSCAN可以
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北工业大学河北省大数据计算重点实验室,河北工业大学河北省数据驱动工业智能工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61806072),天津市自然科学基金重点基金项目(19JCZDJC40000)
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针对公交车GPS数据量大、数据密度不均匀、噪声点多等问题,提出PB-DBSCAN (pixel_based-DBSCAN,PBDBSCAN)算法。将聚类过程中判断数据点之间的关系改为判断像素格之间的关系,减小数据点邻域中的搜索范围,加快聚类速度。因公交线路的多样性,同一聚类参数无法适应所有线路,提出一种动态参数选择的方法。在石家庄公交车GPS实际数据集上进行实验,其结果表明,PB-DBSCAN可以有效识别并过滤GPS数据集中的噪声点,实现快速聚类。与采用固定参数的算法进行比较,参数的动态选择提高了聚
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