基于网格与加权信息熵的改进算法

　　针对现有OPTICS算法时间复杂度高且不适用于数据密集型环境的问题，提出一种基于网格与加权信息熵的改进算法。将数据集合划分为一定数量的网格单元，引入加权信息熵，自适应计算每个网格单元的最小密度阈值。对满足最小密度阈值的网格单元定义密集格的概念，利用质心点代替网格数据点集的方法对数据点进行压缩。采用Geolife Trajectories数据集对算法性能进行测试，从理论分析和实验结果两方面证明了改进算法的有效性。