摘要：在居住热区分析应用中,已有的CLIQUE算法密度阈值初始化多采用主观性较强的经验值,容易对聚类结果造成不良影响.针对该问题提出了一种自适应密度阈值选取的CLIQUE算法(APS-CLIQUE,Adaptive Parameter Selection-CLIQUE),并对聚类边界进行了优化处理.该算法首先使用四分位数箱型模型排除数据形态两端对结果的干扰,解决密度阈值自适应问题;其次通过边界网格的判定,提高了聚类边界精度.使用UCI标准数据集、成都市出租车GPS轨迹浮动数据集进行了对比实验,实验结果表明本文算法的Dunn指数较CLIQUE算法分别提高了26.53%、28.66%.

关键词：居住热区 clique算法 自适应密度阈值 dunn指数 

单位：哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院; 哈尔滨150025; 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室; 上海200240