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基于網格與加權信息熵的改進算法

大小:1.05 MB 人氣: 2018-02-27 需要積分:1

  針對現有OPTICS算法時間復雜度高且不適用于數據密集型環境的問題,提出一種基于網格與加權信息熵的改進算法。將數據集合劃分為一定數量的網格單元,引入加權信息熵,自適應計算每個網格單元的最小密度閾值。對滿足最小密度閾值的網格單元定義密集格的概念,利用質心點代替網格數據點集的方法對數據點進行壓縮。采用Geolife Trajectories數據集對算法性能進行測試,從理論分析和實驗結果兩方面證明了改進算法的有效性。

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