基于R-tree的高效异常轨迹检测算法
异常检测是一种流行的数据挖掘任务,但是轨迹数据的异常检测的研究比较少,而且存在的算法也较有局限性,因此J.-G Lee等人提出了TRAOD算法。该算法能够有效地检测出异常的轨迹,但是也存在着缺陷。它的复杂度和准确度比较难平衡,在参数的选取上也比较难,算法的运行时间较长。基于TRAOD的问题,提出一种基于R-tree的高效的异常轨迹检测算法R-TRAOD。该算法通过R-tree对轨迹点进行索引搜索其领域内的轨迹点,然后根据TRAOD算法对R-tree索引出来的轨迹点进行异常轨迹的检测,这样可以提高算法的运行速度。真实数据实验测试表明,该算法比最新的TRAOD异常轨迹挖掘算法效率要高。
文件下载
评论信息
其他资源
- giftems-chapter04.rar
- rtthread+mpl库+stm32+icm20608.zip
- GB T 20234-2015 电动汽车传导充电用连接装置 全集
- 弹道计算软件中文版
- 年会活动html酷炫抽奖功能-高端版
- 2020五一建模A题解题思路.zip
- dust_me_selectors-3.01-fx.xpi精简网站的冗余CSS
- opencv依靠颜色识别和跟踪物体
- C/C++ 进程间 心跳检测
- android-support-v4.jar android-support-v7-appcompat.jar
- 三点绘制圆弧测试程序
- chocomint：这是chocomint存储库-源码
- python3.5.0 Windows64位.txt
- 内科学（第9版）第三篇 循环系统疾病第十四章 肿瘤心脏病学.pptx
- 【ssm项目源码】个人信息管理系统.zip
- 四叉树Demo
- 单片机秒表课设
- C 语言编写一个网络蜘蛛（网络爬虫）
- ViewStateDecoder 1.1
- C++图像处理系统源代码
- 破解quartus II 9.1
- VMware vSphere 5.1 各种ISO文件大集合BT种子文件
- MFC窗口打开ppt，可通过UDP控制。
- QT 4.1.0函数手册.chm
- AspJpeg组件完全破解
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明