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現(xiàn)有基于密度的聚類方法主要用于點數(shù)據(jù)的聚類，不適用于大規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)。針對該問題，提出一種利用群組和密度的軌跡聚類算法。根據(jù)最小描述長度原則對軌跡進行分段預(yù)處理找出具有相的子軌跡段，通過兩次遍歷軌跡數(shù)據(jù)集獲取基于子軌跡段的群組集合，并采用群組搜索代替距離計算減少聚類過程中鄰域?qū)ο蠹阉鞯挠嬎懔?，最終結(jié)合群組和密度完成對軌跡數(shù)據(jù)集的聚類。在大西洋颶風軌跡數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果基于密度的 TRACLUS軌跡聚類算法相比，該算法更短，聚類結(jié)果更準確，在小數(shù)據(jù)集和大數(shù)據(jù)集分別減少7379%和84.19減幅隨軌跡數(shù)據(jù)集規(guī)模的擴大而增加。
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