改进聚类算法在公交数据挖掘中的应用研究

• 作者: 凌兴宏 刘凯 周家骎 龚兰兰
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 枢纽站确定 遗传算法 K-均值算法 凝聚层次聚类 类簇数
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 207-210,166
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 5037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.06.040

摘要

针对城市交通规划中枢纽站点确定的问题,提出了使用改进的聚类算法对公交数据进行处理来确定枢纽站点,同时在研究聚类算法的应用过程中,提出了使用遗传算法改进组合的聚类算法确定聚类算法中各层类簇数.针对本实验公交枢纽站点确定的问题,为达到更优的聚类效果,将原始遗传算法与K-means算法及层次聚类算法三者结合.聚类算法参数设置的方法,有别于传统确定类簇数的方法,使用遗传算法确定K-means算法与层次聚类算法结合时的类簇数,以及两个类簇数之间的关系.通过基于真实数据的模拟实验表明,使用聚类算法确定枢纽站点为公交枢纽站点二次规划提供了可靠的数据支持,并且相对于传统的聚类算法,使用遗传算法改进的聚类算法的聚类效果有了较好的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	凌兴宏	苏州大学文正学院	36	111	6.0	8.0
5	刘凯	苏州大学文正学院	17	63	3.0	7.0
6	龚兰兰	苏州大学文正学院	8	20	2.0	4.0
7	周家骎	苏州大学文正学院	2	0	0.0	0.0