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针对基于减法聚类的Hough变换航迹起始法存在的虚假航迹起始率高、目标航迹点缺失严重的问题,提出了一种基于运动二步约束聚类的Hough变换航迹起始法;该算法首先采用直观法滤除部分杂波点;随后利用Hough变换进行低阈值筛选;然后利用减法聚类得到多个聚类中心;最后由最近邻法判断出每个样本点所归属于聚类中心,得到目标航迹的数目以及参数;仿真表明,在密集杂波环境下,文章提出的算法的航迹起始概率近似是多级Hough变化航迹起始算法的1.2倍,同时虚假航迹起始概率是多级Hough变化航迹起始算法的三分之一,结果表明该算法改善了航迹起始的性能,特别适合于密集杂波下低信噪比目标的目标检测问题。 相似文献
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基于ST DBSCAN的航迹聚类实现 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有飞行目标的航迹聚类算法的不足,提出的一种可对任意形状的航迹聚类,且不需提前划分聚类目标个数,可解决时空域航迹数据的聚类方法。通过航迹信息中的空间坐标以及时间信息,扫描选取航迹数据中的任意未标记点,进行时间域上的邻近点扫描,再对时间邻域内的点进行空间域扫描,通过时空域内邻近点迹的数量将相同目标的航迹形成簇,并通过数据仿真验证本聚类方法的有效性。 相似文献
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针对数据集中数据分布密度不均匀以及存在噪声点,噪声点容易导致样本聚类时产生较大的偏差问题,提出一种基于网络框架下改进的多密度SNN聚类算法。网格化递归划分数据空间成密度不同的网格,对高密度网格单元作为类簇中心,利用网格相对密度差检测出在簇边界网格中包含噪声点;使用改进的SNN聚类算法计算边界网格内样本数据点的局部密度,通过数据密度特征分布对噪声点进行类簇分配,从而提高聚类算法的鲁棒性。在UCI高维的数据集上的实验结果表明,与传统的算法相比,该算法通过网格划分数据空间和局部密度峰值进行样本类簇分配,有效地平衡聚类效果和时间性能。 相似文献
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提出网格相对密度的概念和边界点提取技术,在此基础上给出了一种多密度聚类算法。该算法使用网格相对密度识别具有不同密度聚簇的相对高密度网格单元,聚类时从相对高密度网格单元开始逐步扩展生成聚簇。实验结果表明,算法能有效地识别不同形状、不同密度的聚簇并对噪声数据不敏感,具有聚类精度高等优点。 相似文献
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针对基于网格的聚类算法存在簇边缘网格中包含噪声点、利用网格相对密度差进行网格合并时不能区分密度均匀变化的网格等问题。提出一种利用区域划分的多密度快速聚类算法MFCBR。算法把数据空间划分成密度不同的网格,利用网格索引表和网格中心密度差合并网格形成簇,然后分别计算每个簇的边界网格质心、边界网格和最近簇网格中心位置,利用三者之间的关系来排除簇边界网格数据中包含的噪声点。实验表明,该算法在降低噪声数据对聚类干扰的同时,且对密度均匀变化的多密度数据集也有较优的处理效果。 相似文献
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传统的基于网格的数据流聚类算法在同一粒度的网格上进行聚类,虽然提高了处理速度,但聚类准确性较低。针对此问题,提出一种新的基于双层网格和密度的数据流聚类算法DBG Stream。在2种粒度的网格上对数据流进行聚类,并借鉴CluStream算法的思想,将聚类过程分为2个阶段。在线过程中利用粗粒度的网格单元形成初始聚类,离线过程中在细粒度网格单元上,对位于簇边界的网格单元进行二次聚类以提高聚类精度,并实现了关键参数的自动设置,通过删格策略提高算法效率。实验结果表明,DBG Stream算法的聚类精确度较D Stream算法有较大提高,有效解决了传统基于网格聚类算法的聚类精度较低的问题。 相似文献
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处理倾斜分布特征的数据流聚类算法TDCA存在聚类速度与内存利用率上的不足,且变流速的数据流环境对聚类结果的质量有严重影响。针对上述问题,提出一种数据流聚类算法GR—Stream。采用网格单元作为数据点的聚集形式,以基于R.tree的扩展数据结构作为组织网格单元的索引结构,在此基础上引入剪枝策略,并调整数据点进入树的方式。在真实数据集KDD.CUP99上进行测试,结果表明,与TDCA算法相比,该算法在聚类过程中可以提高40%的访问速度,应用剪枝策略节省至少一半的内存使用量,同时在变流速的数据流环境下将聚类结果的平均纯度保持在90%以上。 相似文献
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在数据密集型计算环境中,数据的海量、高维、分布存储等特点,为数据挖掘算法的设计与实现带来了新的挑战。基于 MapReduce模型提出网格技术与基于密度的方法相结合的离群点挖掘算法,该算法分为两步:Map阶段采用网格技术删除大量不可能成为离群点的正常数据,将代表点信息发送给主节点;Reduce阶段采用基于密度的聚类方法,通过改进其核心对象选取,可以挖掘任意形状的离群点。实验结果表明,在数据密集型计算环境中,该方法能有效的对离群点进行挖掘。 相似文献
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为了更好地评价无监督聚类算法的聚类质量,解决因簇中心重叠而导致的聚类评价结果失效等问题,对常用聚类评价指标进行了分析,提出一个新的内部评价指标,将簇间邻近边界点的最小距离平方和与簇内样本个数的乘积作为整个样本集的分离度,平衡了簇间分离度与簇内紧致度的关系;提出一种新的密度计算方法,将样本集与各样本的平均距离比值较大的对象作为高密度点,使用最大乘积法选取相对分散且具有较高密度的数据对象作为初始聚类中心,增强了K-medoids算法初始中心点的代表性和算法的稳定性,在此基础上,结合新提出的内部评价指标设计了聚类质量评价模型,在UCI和KDD CUP 99数据集上的实验结果表明,新模型能够对无先验知识样本进行有效聚类和合理评价,能够给出最优聚类数目或最优聚类范围. 相似文献
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基于网格密度方向的聚类簇边缘精度加强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的基于网格聚类算法在获得较高效率的同时,却是以牺牲聚类的质量为代价的,特别是在簇与簇相互邻近的情况下,因为簇边缘聚类的不准确这种现象尤为突出.为解决此类问题,提出了一种基于网格密度方向的聚类预处理方法,该方法的思想来源于牛顿的万有引力普遍规律,即物体之间的距离越小质量越大,则吸引力越大,簇内的密度比簇边缘的密度大,即吸引力大,故如果一个网格单元密度同时出现反方向递增时,即挤压的情况,则需要对该单元进行进一步的细分处理,判断该单元是不是簇的边缘单元,并准确地判断边缘单元中对象的挤压方向.实验显示该算法可以有效地加强聚类簇边缘的精度,具有较高的簇识别率,因此,作为聚类的预处理算法是理想的. 相似文献
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蒋晶 《计算机工程与应用》2011,47(4):84-86
网格环境下资源的管理和调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题。在数据密集型应用中,数据文件的读取延迟时间是至关重要的。提出了一种基于聚类预处理的数据文件复制算法(CBR),将传输带宽满足一定条件的网格结点通过聚类方法构成一个“逻辑区域”;并介绍了一种改进的LRU算法,考虑了其他计算任务需要的数据文件请求,避免删除未来将使用的数据文件。通过实验证明,该算法得到的计算任务完成时间优于其他两种算法。 相似文献