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1、 dbScan 第一步选粗略划分出来的类是否相交合并问题
(1)合并,两两小分类,只要有交集,便合并为一个大类。问题:数据点过多的时候,数据密度大,容易引起大规模数据串联起来,归为一类,轨迹聚类结果,准确性较差(下图所有操作均为针对300条名航轨迹,大约24000个点)
图1 俯视图概况(对关键点dbScan 聚类,完全合并两两相交结果集)
图2 针对图1 局部放大(合并相交结果集,发现合并后,直观不应归为一类的点集被合并,分类太粗糙)
图3 差异度阈值为0.3,轨迹聚类结果(合并相交结果集,发现合并后,直观不应归为一类的点集被合并,分类太粗糙)
图4 差异度阈值为0.15
2、 dbScan 最长子序列匹配关键点类别单选与全选问题(例如: )
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原文地址:http://www.cnblogs.com/1995hxt/p/5469621.html