移动对象轨迹聚类算法研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102871616-S054学科分类号：083500硕士学位论文移动对象轨迹聚类算法研究研究生姓名迟相松学科、专业软件工程研究方向数据挖掘指导教师皮德常教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二О一六年一月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputerScienceandTechnologyResearchonTrajectoryClusteringAlgorithmsofMovingObj

2、ectsAThesisinSoftwareengineeringbyChiXiangsongAdvisedbyProfessorPiDechangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary，2016１承诺书本人声明所呈交的硕±学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加ｔｕ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大

3、学或其他教育机掏的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可ｙＡ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可臥采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适巧本承诺书）作者签名；裝柏形；＾日期－ｏ；７Ｕｙｕ＊南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着计算机技术的不断发展及移动对象跟踪技术的不断完善，大量的轨迹数据被采集，为了找出这些数据中隐藏的知识，移动对象轨迹聚类技术应运而生。作为数据挖掘的一个重要研究分支，聚类分析主要是依据同一聚类簇内的对象相似性最大化而不同聚

4、类簇内的对象相似性最小化的原则来将对象划分为若干紧密且独立的聚类簇。本文以移动对象的子轨迹聚类算法为研究方向，主要针对TRACLUS算法存在的缺陷，从考虑算法的聚类因素和改善聚类算法对参数的敏感性等方面进行了研究和探索，主要工作如下：针对TRACLUS算法在聚类过程中对轨迹子段进行相似度度量时没有考虑到轨迹运动方向等运动特征的问题，通过将移动对象运动的方向特征考虑到聚类因素中，提出了一种基于融合流失量的Hausdorff距离的子轨迹聚类算法HDBSCAN。通过将算法应用到真实的轨迹数据上发现，该算法在保证TRACLUS算法时间效率的同时，具

5、有更好的聚类效果。针对TRACLUS算法对参数和MinLns敏感的问题，提出了一种快速搜索的高密度子轨迹聚类算法HFDST。该算法采用划分与分组框架，同样在原有的Hausdorff距离中融入了可以表征移动对象方向特征的动态流失量，以此来度量子轨迹的距离；并将《science》上发表的快速搜索聚类中心的方法应用到子轨迹聚类，聚类中心被定义为局部最大密度点，密度计算仅仅取决于子轨迹之间的距离，该方法不但可以检测到非球面聚类簇，也可以自动找到正确的聚类簇的个数，从而克服了TRACLUS算法对参数的依赖性问题。通过将算法应用到真实的轨迹数据上发现

6、，该方法具有非常好的聚类效果，且时间效率大大提高，并具有很好的鲁棒性。关键词：数据挖掘，移动对象，聚类，子轨迹，流失量，快速搜索，高密度I移动对象轨迹聚类算法研究AbstractWiththecontinuousdevelopmentofcomputertechnologyaswellasthecontinuousimprovementofmovingobjecttrackingtechnology,massivetrajectorydatahasbeencollected.Inordertodiscoverthehiddenknowled

7、geofthesedata,themovingobjecttrajectoryclusteringtechniqueisproducedasthetimesrequire.Asanimportantresearchbranchofdatamining,clusteranalysisdividetheobjectsintosomeclosebutindependentclustersaccordingtothetheprinciplethatobjectswithmaximumsimilarityareinthesameclusterando

8、bjectswithminimumsimilarityareinthedifferentcluster.Inthispaper,wetakethesub-trajectorycl