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一种基于密度的改进k-均值聚类组合方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:4.14 MB | 2021-04-16

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　　为构建行驶工况，消除K-均值算法对初始聚类中心的敏感性及噪声点的干扰，提岀一种改进主成分分析和基于密度的改进K-均值聚类组合方法。结合距离优化法和密度法，构建一种数据集密度度量方法。选取距离较大、密度较高的数据作为初始聚类中心与候选集，优化聚类结果的冋时剔除了孤立点，采用较大贡献因子的特征值进行工况合成，最后对行驶工况油耗进行分析。结果表明，所提方法构建行驶工况的速度-加速度联合分布差异值为1.17%，特征参数平均相对误差较小可见，合成的行驶工况能够很好地反映某地实际交通道路特征，拟合度较高。

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