一种基于社区活动轨迹的人员聚类方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于社区活动轨迹的人员聚类方法，通过采集社区区域范围内的人员进出记录；根据人员的进出记录信息，统计人员的进出信息；根据人员的进出记录信息，将人员的个人信息进行文本特征处理为onehot编码；将人员的进出信息和人员的个人信息输入K‑means聚类分析算法，通过设置不同的类别数得到不同类别数量下的聚类损失函数值；根据得到不同类别数量下的聚类损失函数值及类别数量拟合在当前数据集下的聚类损失对类别数的函数；将该拟合函数的拐点作为最佳分类数量，以最佳分类数量对应的聚类模型将社区区域范围内的人员进行聚类。旨在解决现有技术中存在的人工辅助标注方法：Kmeans‑人脸聚类算法精确度低技术问题。