首页|改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究

改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
针对传统k-means算法中初始聚类中心随机确定的问题,提出k-means改进算法.首先,定义变量权值,权值的大小等于样本密度乘以簇间距离除以簇内样本平均距离,通过最大权值来确定聚类中心,克服了随机确定聚类中心的不稳定性.然后在Hadoop平台上用Map-Reduce框架下实现算法的并行化.最后以南通公交IC刷卡记录为例,通过改进的k-means聚类算法进行IC卡刷卡记录的分析.实验表明,在Hadoop平台下改进k-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果.
Study on the Application of Improved K-means Clustering Algorithm in the Data Analysis of Bus IC Cards

杨健兵

展开 >

南通科技职业学院,江苏 南通 226007

MapReduce 改进k-means算法 k-means 聚类

南通市科技资助项目

MS12017026-4

2019

软件工程
东北大学 大连东软信息学院

软件工程

影响因子：0.527
ISSN：2096-1472
年,卷(期)：2019.22(5)
  • 2
  • 5