一种使用OPTICS与离线批处理优化的轨迹聚类算法

摘要

本发明设计了一种使用OPTICS与离线批处理优化的时空轨迹密度聚类算法，能在仅增加极少时间代价的同时，对多组参数同时进行时空轨迹密度聚类，或在参数未知的情况生成可供参考的参数并进行聚类。它使用OPTICS密度聚类替代DBSCAN密度聚类，使对多组参数分别计算，时间成本较高的DBSCAN过程被转化为时间复杂度较高的预处理过程与时间复杂度较低的聚类结果生成过程，其中预处理过程可以一次完成；同时，运用离线批处理思想，合并聚类结果生成过程，使其也能一次完成，从而达到降低计算多组参数对应聚类结果时间的目的。当参数未知时，算法将OPTICS中的聚类对象可达距离拟合到正态分布，在正态分布中取若干等分点作为可供参考的参数数值。