[发明专利]基于密度峰值的交通流量数据聚类方法

说明书

本发明公开了一种基于密度峰值的交通流量数据聚类方法，包括如下步骤：步骤一，计算每个交通流量数据点的局部密度；步骤二，按照局部密度对交通流量数据点进行排序；步骤三，将局部密度和距离值均较高的交通流量数据点作为聚类中心；步骤四，依据步骤三中获得的聚类中心和噪声点对剩余交通流量数据点进行分配聚类；步骤五，将局部密度和距离值均较高的单位体积数据点作为聚类中心；步骤六，根据步骤五中获得的聚类中心和噪声点对剩余单位体积数据点进行分配聚类；步骤七，计算步骤六中分类好的各个簇内的平均单位体积。本发明的基于密度峰值的交通流量数据聚类方法，通过步骤一至步骤七的设置，便可有效的实现基于密度峰值的聚类方法对现有的交通流进行聚类分析了。

技术领域

本发明涉及一种聚类方法，更具体的说是涉及一种基于密度峰值的交通流量数据聚类方法。

背景技术

交通流量数据是指汽车在道路上连续行驶形成的车流。广义上还包括其他车辆的车流和人流。在某段时间内，在不受横向交叉影响的路段上，交通流呈连续流状态；在遇到路口信号灯管制时，呈断续流状态，因此现有的交通管理系统中对于交通流量数据进行分析聚类是十分有必要的，通过对于路段上的交通流进行聚类分析，可以了解到通过该路段的车辆情况，进而使得交通管理部门可以根据聚类情况对于控制交通流量的信号灯以及其他标识进行控制，以此实现对于路段的交通流量进行调整。

目前现有的交通流多采用传统的聚类方法，然而传统的聚类方法会存在不能自动优化合理的聚类数目、计算时间复杂度较大以及所有方法都仅局限于针对特定天的流量数据确定时段划分方案等种种问题，因此现有技术中有专利号为2016109242842，名称为基于密度峰值聚类的交通流量序列划分方法的发明专利公开了一种利用密度峰值对交通流量序列进行聚类划分的方法，其通过计算每条交通流量子序列的局部密度，然后再通过定义一个综合考虑密度值和距离值的指标，通过这个指标得到最佳聚类数和聚类中心，之后再通过利用密度值对非聚类中心序列进行分类，完成对于交通流量序列的聚类划分，然而上述方式的划分方法，所做的仅仅是对于交通流量序列进行分类划分，而在划分完成以后对于分类划分好的数据进行何种处理使用并未进行进一步提供，然而由于密度峰值所聚类的数据是对于密度相近的数据进行聚类，而对数据类型并未进行分类，因此在聚类完成以后，只能够了解到当前路段的交通流量的密度分布状况，而无法对于数据类型进行进一步聚类分析，例如交通流量中的参与单位种类，如此对于后续路段上信号灯以及导航标志的调整所起到的帮助不是很大。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种能够在进行流量聚类的同时还能对数据类型进行聚类的基于密度峰值的交通流量数据聚类方法。为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于密度峰值的交通流量数据聚类方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，计算每个交通流量数据点的局部密度，同时计算每个交通流量数据点内的单位体积数据点的局部密度；

步骤二，按照局部密度对交通流量数据点进行排序，计算每个交通流量数据点距离一个较高密度的交通流量数据点之间的距离值；

步骤三，将局部密度和距离值均较高的交通流量数据点作为聚类中心，将局部密度低而距离值较高的交通流量数据点作为噪声点；

步骤四，依据步骤三中获得的聚类中心和噪声点对剩余交通流量数据点进行分配聚类，提取分类好的局部密度较高的各个交通流量数据点，将上述交通流量数据点内的单位体积数据点的局部密度按照从大到小进行排序，计算每个单位体积数据点距离一个较高密度的单位体积数据点之间的距离值；

步骤五，将局部密度和距离值均较高的单位体积数据点作为聚类中心，将局部密度低而距离值较高的单位体积数据点作为噪声点；

步骤六，根据步骤五中获得的聚类中心和噪声点对剩余单位体积数据点进行分配聚类；

步骤七，计算步骤六中分类好的各个簇内的平均单位体积，选取出平均单位体积较大的簇，并计算该簇在该交通流量数据点内的所占百分比。