一种改进的K-均值算法在交通事故黑点识别中的应用  

作　　者：舒玥 郭璘[1] 吴昊天 沈丽霞 吕坚 

机构地区：[1]宁波工程学院,浙江宁波315211

出　　处：《黑龙江交通科技》2018年第1期194-195,共2页Communications Science and Technology Heilongjiang

基　　金：2016年浙江省大学生科技创新活动计划资助项目(2016R424007)

摘　　要：K-均值聚类算法由于其简单高效被广泛应用,但其聚类结果易受初始聚类中心和聚类数的影响。现就其不足之处展开研究,提出一种基于传统K-均值算法自动确定初始聚类中心的改进方法,并应用于宁波市鄞州区联丰西路区域交通事故黑点的识别。结果表明,改进的K-均值聚类算法可以准确地识别出事故黑点的位置,具有良好的应用效果和现实意义。

关 键 词：K-均值算法 孤立点 初始聚类中心 交通事故黑点 

分 类 号：U491.31[交通运输工程—交通运输规划与管理]