返回当前STDBSCAN类的实例本身。 classSTDBSCAN(object):def__init__(self,spatial_threshold=500.0,temporal_threshold=30.0,min_neighbors=6):self.spatial_threshold=spatial_thresholdself.temporal_threshold=temporal_thresholdself.min_neighbors=min_neighborsself.labels_=[]# 找到当前核心点的可达邻居defretrieve_ne...
5.若该点为非核心点，则将其标记为噪声点。6.重复步骤2-5，直至所有点都被处理完毕。模糊ST-DBSCAN...
DBSCAN算法回顾 在介绍室内ST-DBSCAN算法之前,我们先回顾一下DBSCAN算法的基本原理。DBSCAN(Density-Based Spatial Clusteringof Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它将数据点分为核心点、边界点和噪声点。 DBSCAN的主要参数包括邻域半径(ε)和最小邻域内点数(MinPts)。核心点是在其ε-邻域内具有至少Mi...
还有基于空间密度的聚类算法DBSCAN,通过统计点迹数据集内任意点邻域内邻近点的数量,不断向邻域扩张聚合为簇,直到遍历所有点完成聚类。同样可发现任意形状的数据聚类,但对密度不均匀、密度差异大的数据集聚类效果不好,且不能处理时空域数据的聚类。 本文使用基于ST DBSCAN的航迹...
基于ST DBSCAN的航迹聚类实现 0 引言 航迹聚类是航迹数据分析中的一个重点,通过对记录或实时的航迹数据的聚类分析,可以获得不同空中目标的飞行路径、飞行范围、飞行特征等信息,帮助指挥人员了解空中目标态势,对空情进行指挥或事后研究分析。 以往传统航迹聚类方法,有可以对空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近中心点的...
选取交通拥堵时段,某路段的轨迹,经过该路段的轨迹为异常轨迹,选取经过该路段非拥堵时间的轨迹,其轨迹为正常轨迹。采用STDBSCAN算法识别异常轨迹。 1.异常轨迹选取 对50175至50185路段,做每五分钟速度和车辆数统计: SELECTavg("VELOCITY"),count("TM_SERIAL")AS COUNT_TM,COUNT("ctime")ascount_point,TIMESTAMP WIT...
本发明涉及一种基于STDBSCAN的职位时空数据分析方法,属于时空数据聚类技术领域.先建立一个职位数据库,每一条数据作为一个对象点.然后将数据进行算法的计算,大致步骤如下:1.从库中选取一个不在任何簇中的时空核心对象p;2.搜寻与p时空直接密度可达对象q,将q加入新建的簇中;3.判断簇中的各对象是否为时空核心对象,...
CB-SMoT算法思路:参考DBSCAN,在邻居点提取以及核心点判定上有区别,其中邻居点判定依据是沿轨迹累积距离<Eps的点,核心点判定是这些邻居点持续时长>MinTime条件,本质上就是一个慢速区域的识别。 原文伪代码【感觉这里也有问题,参照Definition10的停留点标准,建议参考TrajDBSCAN的实现】 图中G1、G2、G3、G4即为4个...
St-DBSCAN算法会出现聚类时间过长和聚类效果不好的问题.基于此,通过对空间点分布存在的三种数据倾斜,采用数据重心点转移策略,提出了对应的解决方案,以此实现了改进后的St-DBSCAN算法.为了验证改进后算法的性能,以昆明市出租车GPS数据为实验数据,进行了算法性能对比实验.实验结果表明,改进St-DBSCAN算法的时间性能和聚类...
基于重心点转移的St-DBSCAN改进算法计算机技术与发展杂志 摘要:在目前已提出的聚类算法中,St-DBSCAN算法是一种基于密度且性能优越的时空聚类算法。但是当时空点分布出现密度倾斜时,St-DBSCAN算法会出现聚类时间过长和聚类效果不好的问题。基于此,通过对空间点分布存在的三种数据倾斜,采用数据重心点转移策略,提出了对应的...