一种基于层次聚类的机场噪声数据挖掘方法

• 作者: 徐涛 杨国庆 谢继文
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 机场噪声预测 代表点 快速层次聚类算法 聚类结果评价
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 715-721
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6247字
• 语种: 中文

摘要

针对机场噪声数据集特征,提出一种基于代表点的快速层次聚类算法,该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上,借助聚类代表点法和二分法策略进行改进.同时,提出一种聚类代表点和聚类算法相似性定义相结合的聚类结果评价方法,并采用其对聚类结果进行评价.实验结果表明,该算法不仅运行效率高,而且能够较准确地发现特定类型飞行事件的噪声分布模式,利用该分布模式能够较准确地预测特定类型飞行事件的噪声分布状况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢继文	中国民航大学计算机科学与技术学院	1	15	1.0	1.0