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摘 要:本发明提供了一种可扩展快速的轨迹聚类方法,首先进行局部最小生成树(MST)计算,然后生成全局MST,再利用粗粒度并行方法或者细粒度并行方法从全局MST提取聚类。本发明在点数据聚类的基础之上提出了新的轨迹聚类算法,时间开销比传统的基于模型、基于距离或者基于密度的聚类算法小,能够提高轨迹聚类速度和计算性能,同时本发明所提出的算法实现了轨迹大数据聚类的可扩展性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201510217525.5 | 专利名称: | 一种可扩展快速的轨迹聚类方法 |
申请日: | 2015-04-30 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |