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軌跡聚類是時(shí)空軌跡處理中的重要步驟，常用的軌跡聚類算法如 TRACLUS算法，時(shí)間復(fù)雜度通常較高對(duì)輸入?yún)?shù)敏感，在尋找最優(yōu)參藪的過(guò)程中會(huì)消耗大量的時(shí)間。針對(duì)該問(wèn)題，對(duì) TRACLUS算法運(yùn)用離線批處理技術(shù)與 OPTICS算法進(jìn)行改進(jìn)，在緩解輸入?yún)?shù)敏感性的同時(shí)，減少對(duì)多組參數(shù)進(jìn)行軌跡聚類的時(shí)間，從而減輕人為參數(shù)調(diào)試的工作量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在最優(yōu)參數(shù)未知需要對(duì)多組參數(shù)進(jìn)行測(cè)試時(shí)，改進(jìn)算法可使運(yùn)行效率得到大幅提升。
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