摘要：本发明涉及一种针对出租车轨迹数据的K?means初始聚类中心选择方法，包括步骤：从电子地图中提取出城市交通的路网；对收集的出租车轨迹数据进行预处理，筛选出适合分析的样本数据；将出租车轨迹数据与路网进行匹配，得到出租车数据点在预设分析范围的分布图；利用图像识别技术中的斑点检测方法识别出出租车轨迹数据点的主要密集区域以作为K?means的初始聚类中心；输出K?means的初始聚类中心。本发明所提出的方法通过利用斑点检测方法确定K?means的初始聚类中心的位置及个数，克服了传统K?means方法选取K值的模糊性、主观性和初始中心随机选取的缺陷，针对海量车联网数据，加快了K?means方法的聚类速度，很好地实现了出租车轨迹数据的聚类，具有一定的参考价值和实际经济效益。
- 专利类型发明专利
- 申请人福州大学;
- 发明人冯心欣;谢志鹏;凌献尧;徐艺文;郑海峰;陈忠辉;
- 地址350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区
- 申请号CN201610458509.X
- 申请时间2016年06月23日
- 申请公布号CN106127662A
- 申请公布时间2016年11月16日
- 分类号G06Q50/30(2012.01)I;G06K9/62(2006.01)I;
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京公网安备11010802043465号
