基于改進(jìn)密度峰值聚類算法的軌跡行為分析
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用
頁數(shù)： 11 2021-04-26
摘要： 為了深入挖掘校園無線網(wǎng)絡(luò)軌跡行為數(shù)據(jù)信息，采用基于密度的聚類方法對(duì)校園內(nèi)用戶的軌跡行為進(jìn)行特征聚類。
由于基于密度的聚類算法通常采用距離作為相似性度量方式，為了有效銜接此類聚類算法，先將用戶相似度矩陣通過轉(zhuǎn)換函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榫嚯x矩陣。
引入離群點(diǎn)檢測(cè)算法，將離群點(diǎn)檢測(cè)算法與聚類算法相結(jié)合，減少參數(shù)的輸入個(gè)數(shù)，增加聚類的聚合程度。 （共11頁）
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