分布式增量机制下的交通流大数据聚类分析

• 作者: 李欣
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 时空数据 大数据 聚类分析 增量聚类 时空邻域
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: P208
• 字数: 4750字
• 语种: 中文

摘要

时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段.本文提出了一种分布式增量大数据聚类分析方法,利用分布增量机制不但可以减少重复计算和迁移拷贝次数,而且可以持续对聚类结果进行修正,能够在保持聚类准确性的条件下提升整体运算效率.而聚类算法本身通过数据聚集趋势预分析、聚类算法和结果评价3个步骤,构建了一体化时空邻域,在时间和空间维度保证了聚类结果的准确性.经过试验证明该方法可以实现时空大数据的快速高效信息挖掘.