基于数据的K均值理论及其应用  

Application of K-Means Theory Based on Data

作　　者：杨金 陈林 周强[2] 陈建勋 Yang Jin;Chen Lin;Zhou Qiang;Chen Jianxun(Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China;Chongqing Nankai Middle School,Chongqing 400074,China)

机构地区：[1]重庆交通大学数学与统计学院,重庆400074 [2]重庆南开中学,重庆400074

出　　处：《南京师大学报（自然科学版）》2021年第2期10-17,共8页Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目(11801047);重庆市自然科学基金项目(cstc2019jcyj-msxmX0755);重庆市研究生导师团队建设项目(JDDSTD201802);重庆市教委科学技术研究项目(自然科学类)(KJQN201900707);重庆市教育科学规划课题(2020-07-203).

摘　　要：首先使用主成分分析方法对车辆行驶工况的特征参数进行处理,然后利用K-均值聚类原理对所有具有代表性的运动学片段进行聚类分析,由此得出汽车行驶工况的数学原理.为汽车节能减排的发展和建立能够正确反映我国道路工况特征的行驶工况提供理论依据.In this paper,the principal component analysis method is used to process the characteristic parameters of vehicle driving conditions,and the K-means clustering principle is used to cluster all the representative kinematics fragments,and then the mathematical principle of vehicle driving conditions is obtained.It provides a theoretical basis for the development of automobile energy saving and emission reduction and the establishment of driving conditions that can accurately reflect the characteristics of road conditions in China.

关 键 词：K-均值聚类 主成分分析 数据处理 特征参数 

分 类 号：O175.13[理学—数学]