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搜索资源列表

  1. 数据流挖掘中的聚类算法综述

  2. 摘 要: 近期，随着诸如实时监控系统、网络入侵检测和web上用户点击流等动态的应用环境源源不断地产生海量的、时序的、快速变化的和潜在无限的数据流，对数据流挖掘的研究变得重要而富有意义。聚类分析作为数据流挖掘领域的一个重要问题，在近期被高度重视和广泛研究。由于数据流模型不同于传统数据集的特殊性质，新的要求和挑战应运而生。本文对数据流挖掘中各种聚类分析算法和处理框架做了综述。文章力图回顾数据流聚类分析领域的最近发展水平，提供给读者该领域的一个清晰的蓝图。为了实现这个目标，我们将首先介绍数据流聚类的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-02
    • 文件大小：769024
    • 提供者：aonu

  1. 基于归一化编辑距离和谱聚类的轨迹模式学习方法

  2. 基于归一化编辑距离和谱聚类的轨迹模式学习方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-08
    • 文件大小：478208
    • 提供者：tieshuai

  1. 基于轨迹的不确定数据聚类算法的设计和实现

  2. 设计和实现了基于轨迹的不确定数据聚类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-30
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：prh1023

  1. 基于聚类算法（K平均算法）实现的模式识别

  2. 使用K－平均算法，以颜色分量（或几何性状）作为坐标参数，对景象图进行聚类分析，在最后的分类结果中将路标（可能包括少量相似区域）聚类为一个模式类别。并且给出了样本模式点，绘制除了坐标图（标出各个聚类中心的迭代移动轨迹）。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-08-31
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：zuizuiai520

  1. 基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

  2. 本文为学术论文，基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类,适合空间信息技术和数据挖掘方面人士使用！

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-12-20
    • 文件大小：90112
    • 提供者：siko123456

  1. 聚类实验 K均值和C均值

  2. K均值和C均值聚类，实现间隔采样，绘制三维聚类中心轨迹，实现道路标志检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-19
    • 文件大小：656384
    • 提供者：wl_glp

  1. 轨迹聚类-trajectory-clustering

  2. 轨迹聚类算法，先划分，后聚类，聚类算法是改进的DB-Scan;linux 编译，里面有Makefile

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-09-10
    • 文件大小：431104
    • 提供者：jiulusanyao

  1. 移动对象的时空轨迹聚类算法研究_何苗

  2. 随着科技的不断进步，人们对移动对象的实时位置的获取越来越便捷。这些 移动对象在一段时间内的实时位置就构成了该对象的一条时空轨迹。技术的 进步和设备的不断小型化使得定位设备的应用越来越普遍。因此，在人们的各种 生产活动中产生的时空轨迹也越来越多，呈爆炸性趋势。从这些海量的轨迹数据 中挖掘出有用信息非人力所能及。聚类算法作为数据挖掘领域的一种重要方法， 越来越多的被研究人员应用到时空轨迹数据的挖掘中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：u014524078

  1. 基于空间相似距离的K均值轨迹聚类

  2. 针对轨迹序列 长度 不固 定 的特 点,计 算轨 迹 间的 距离。采用K均值算法对轨迹样本进行聚类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-10-17
    • 文件大小：66560
    • 提供者：qq_33410646

  1. 基于密度的一种聚类方法（DBSCAN）源码

  2. 基于密度的一种聚类方法（DBSCAN）源码 ，里面包含一个简单易懂的例子，讲述了DBSCAN，将简单的数据集进行DBSCAN聚类，最终将聚类的结果绘制成为图形化。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-13
    • 文件大小：19456
    • 提供者：u011806194

  1. 基于多特征信息融合的目标轨迹聚类方法

  2. 提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息;其次,设计多特征融合算法,通过计算不同特征空间的类别间关系,进行类别信息融合;最后,得到融合了多个特征空间信息的聚类结果.由于信息融合是在聚类层面进行的,能够有效避免在特征空间层面融合时的维数统一问题.试验结果表明了本方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-03
    • 文件大小：1012736
    • 提供者：weixin_38694699

  1. 基于多特征的轨迹聚类的车辆跟踪算法

  2. 基于多特征的轨迹聚类的车辆跟踪算法，高雅，杜海清，车辆跟踪是智慧交通系统中的一项重要任务，目前仍存在着极大的挑战。为了使车辆跟踪算法在不同的环境中能得到稳定的结果，本文提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-09
    • 文件大小：483328
    • 提供者：weixin_38639747

  1. 一种基于交通网格划分的出租车轨迹数据空间聚类方法

  2. 一种基于交通网格划分的出租车轨迹数据空间聚类方法，毛峰，刘婷，作为使用最为广泛的交通出行方式之一，出租车的运行轨迹中不但具有道路网络交通信息，还含有乘客的出行行为特征。对出租车轨迹进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38598703

  1. 基于轨迹聚类的热点路径分析方法

  2. 用此方法可以用来画出离散点组成的热点路径

  3. 所属分类：Access

    • 发布日期：2012-10-11
    • 文件大小：425984
    • 提供者：zrqh0514

  1. 基于相空间重构和模糊聚类的电动机故障诊断方法

  2. 根据笼型异步电动机断条故障的基本规律及相空间重构和模糊聚类的物理意义,利用相空间重构把非线性时间序列重构成低阶非线性系统的组合,对三相电流信号进行分析、提取信号特征,对重构后的电流轨迹进行辨识和定量分析,实现故障深入诊断。利用实验数据和仿真验证:该方法可用于笼型异步电动机转子断条故障的检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：163840
    • 提供者：weixin_38626473

  1. 专利修改稿-一种基于RFID技术与聚类算法的电动车销赃区域分析的方法.zip

  2. 一种基于RFID技术与聚类算法的电动车销赃区域分析的方法，通过前端采集的电动车RFID数据，得到RFID消失轨迹点，并分析计算该RFID消失区域

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-22
    • 文件大小：284672
    • 提供者：NASTIALEE

  1. 鲁棒轨迹聚类的运动分割

  2. 鲁棒轨迹聚类的运动分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：935936
    • 提供者：weixin_38748210

  1. 鲁棒轨迹聚类的运动分割

  2. 由于场景中的遮挡和对象的非刚性变形，从常见跟踪器获得的运动轨迹可能包含许多丢失或关联错误的条目。 将这样的基于破坏点的轨迹聚类为多个运动仍然是一个难题。 在本文中，我们提出了一种利用跟踪点的时空特征来促进对不完整和损坏的轨迹进行分割的方法，从而针对严重的数据丢失和噪声获得了高度鲁棒的结果。 我们的方法首先使用离散余弦变换（DCT）作为轨迹投影的时间平滑约束，以确保所得分量修复病理轨迹的有效性。 然后，基于观察到的场景中前景和背景的轨迹可能具有不同的空间分布，我们提出了一种两阶段聚类策略，该策略首

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：1005568
    • 提供者：weixin_38645379

  1. 基于改进Hausdorff距离的轨迹聚类算法

  2. 以整条轨迹为目标的聚类方法存在轨迹较长的问题。为此,提出一种以轨迹子段为聚类目标的聚类算法CTIHD。给出一种新的轨迹子段距离度量方法,用以消除轨迹子段之间的公共偏差。利用特征点概念将轨迹划分成轨迹子段集,计算轨迹子段之间的相似度,由此实现聚类。实验结果表明,该算法相比同类算法具有更好的轨迹聚类效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38635449

  1. 比较轨迹聚类方法：比较轨迹数据集上的不同聚类方法和相似性度量-源码

  2. 比较轨迹聚类方法 这是我的模式识别课程学期项目。 目标是在民用飞行数据上比较4种聚类算法（k型，高斯混合模型，dbscan和hdbscan）。 可以在report.pdf文件中找到更多详细信息。 产生的集群如下所示： 应用轨迹分割以减少采样点的数量，并使用hausdorff距离比较轨迹之间的相似性。 更新（2019年2月） 添加了一个演示项目的每个步骤。 首先请看一下，它比项目的其他部分更短，更容易理解。 它还在公共数据集上显示了这些步骤。 公开数据集： 集群轨迹：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42116672
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