DBSCAN与Kmeans相结合的手机大数据聚类方法研究

作者：史新颖; 夏元平; 毛曦; 殷红梅

来源：北京测绘, 2019, 33(02): 132-137.

DOI：10.19580/j.cnki.1007-3000.2019.02.002

• 手机信令数据
• 聚类
• 点位误差

时空大数据是目前研究的热点。如何从海量手机信令数据中获取有价值的信息是研究手机信令数据的难点。本文在基于距离的点聚合方法的基础上,提出了将基于密度聚类算法DBSCAN与基于距离聚类算法kmeans相结合的点聚合算法。采用DBSCAN与kmeans相结合的点聚合算法实现手机信令数据的可视化,不仅能避免手机信令数据在可视化时点数据的堆叠和覆盖问题,而且使得其聚合后获取数据的空间分布结构更准确。

• 单位
  中国测绘科学研究院; 东华理工大学