[发明专利]特征化密度峰聚类的出租车热点区域提取方法有效
| 申请号： | 202010449285.2 | 申请日： | 2020-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN111708853B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 汪小寒;罗永龙;张泽培;何增宇;胡王悟 | 申请（专利权）人： | 安徽师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/29 | 分类号： | G06F16/29;G06F16/28;G06F16/9537;G06K9/62;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 芜湖安汇知识产权代理有限公司 34107 | 代理人： | 钟雪 |
| 地址： | 241000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种特征化密度峰聚类的出租车热点区域提取方法，方法具体包括如下步骤：S1、选取一定数量的特征点放入特征点集合中，计算特征点集合中每个特征点的支持度；S2、计算密度峰聚类过程中的聚类指标，即特征点的局部密度和聚类中心距离，基于将特征化过程中得到的支持度结合聚类指标构建三维决策图；S3、基于三维决策图来选取聚类中心、基本聚类点以及噪声点；S4、基于聚类中心对基本聚类点进行聚类，形成聚类簇，一个聚类簇对应出租车的一个热点区域。基于特征化原理采用三维决策图来准确定位聚类中心、基本聚类点以及噪声点，由于采用特征点以及支持度模拟原始数据，进而提高了聚类效率，同时解决二维决策图无法处理重合点的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 密度 峰聚类 出租车 热点 区域 提取 方法 | ||
【主权项】：
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