基于样本权重的出租车聚集区识别算法 (2013年)

工程技术论文

聚类技术可以用于对具有动态、随机和异步并发特性的出租车对象进行分类。但是，现有的聚类技术认为每个出租车样本对聚类的贡献相同，没有考虑到不同样本的不同影响，这在一定程度上影响了聚类的精度。提出了一种基于样本权重的出租车聚集区识别算法――SFTA_IB算法，算法引入了样本权重来充分反映不同样本的贡献度。在此基础上，将出租车视为原变量X，出租车坐标数据视为相关变量Y，目标是寻求压缩变量T，在T中最大化保留相关变量的信息。实验表明，SFTA_IB算法可以准确识别目标样本周边的出租车聚集区，针对性地指导目标出租车个

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