基于属性维划分和MapReduce的道路运输信息系统数据聚类

郑晓峰; 徐建闽; 卢凯

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基于属性维划分和MapReduce的道路运输信息系统数据聚类

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针对基于密度的带有噪声空间聚类分析(DBSCAN)的不足,融合了领域知识和划分思想,提出了属性维划分的概念,并论证了基于局部簇合并与核心点计算的剪枝原理,最后结合云计算编程模式MapReduce的特点,给出了DBSCAN的优化方法,并在实际道路运输信息系统数据的聚类分析中得到应用验证.实践证明划分后的数据集易于实现并行聚类数据挖掘,文中优化方法优于一般的统计分析方法.

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来源
《华南理工大学学报：自然科学版》 |2014年第8期|122-128|共8页
作者
郑晓峰; 徐建闽; 卢凯;
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作者单位

华南理工大学土木与交通学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子计算机在公路运输和公路工程中的应用;
关键词
道路运输; DBSCAN; 属性维; 划分; MapReduce; 聚类;

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