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基于人群疏散仿真的折半聚類算法

大小:0.96 MB 人氣: 2017-12-03 需要積分:1

  運(yùn)用社會力模型( SFM)模擬人群疏散之前,需要先對人群進(jìn)行聚類分組;然而,五中心聚類(k-medoids)和統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)格聚類( STING)這兩大傳統(tǒng)聚類算法,在聚類效率和準(zhǔn)確率上都不能滿足要求。針對這個問題,提出了折半聚類算法(BCA)。該算法結(jié)合了圍繞中心點(diǎn)聚類和基于網(wǎng)格聚類兩類方式,并利用二分法查找思想劃分網(wǎng)格,不需要反復(fù)聚類。先將數(shù)據(jù)用二分法劃分成網(wǎng)格,再根據(jù)網(wǎng)格內(nèi)數(shù)據(jù)密度選出核心網(wǎng)格,接著以核心網(wǎng)格為中心將鄰居網(wǎng)格聚類,最后按就近原則歸并剩余網(wǎng)格。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在聚類時間上,BCA平均儀是STING算法的48. 3%,不到k-medoids算法的14%;而在聚類準(zhǔn)確率上,k-medoids算法平均僅是BCA的50%,STINC算法平均也只是BCA的88%。因此,BCA無論在效率還是準(zhǔn)確率上都明顯優(yōu)于STING和k-medoids算法。

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