基于Bisecting K-Means聚类的公路交通流状态划分方法
作者： 王静 王宁
单位：1.镇江市公路事业发展中心
为了缓解交通拥堵,提高出行效率,交通部门需要对交通流状态进行分类识别以确定交通状态.基于K-Means聚类算法进行公路运行状态划分易受到初始聚类中心点选择的影响,因此本文在K-Means算法的基础上进行改进,将 Bisecting K-Means 应用于公路运行状态的划分,各交通状态中心点的距离较远,避免了初始聚类中心会聚到一个交通状态,一定程度上克服了K-Means 算法陷入局部最优值.
DOI：
10.19695/j.cnki.cn12-1369.2023.07.30
关键词：
Array
所属期刊栏目：
应用技术
分类号：
TP3(计算技术、计算机技术)
页码：
92-93,119
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