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时空聚类方法Spatio-temporal clustering methods |
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| 课程网址: | http://videolectures.net/sikdd2016_senozetnik_clustering_methods/ |
| 主讲教师: | Matej Senožetnik |
| 开课单位: | 约瑟夫·斯特凡研究所 |
| 开课时间: | 2016-11-15 |
| 课程语种: | 英语 |
| 中文简介: |  跟踪人、动物或车辆会生成大量时空数据，必须以不同于知识发现中常用的普通数据的方式处理和分析这些数据。本文介绍了适用于此类数据的现有时空聚类算法，并比较了它们的运行时间、噪声敏感性、结果质量以及根据对象的非空间、空间和时间值发现聚类的能力。 |
| 课程简介: | Tracking a person, an animal, or a vehicle generates a vast amount of spatio-temporal data, that has to be processed and analyzed differently from ordinary data generally used in knowledge discovery. This paper presents existing spatiotemporal clustering algorithms, suitable for such data and compares their running time, noise sensitivity, quality of results and the ability to discover clusters according to nonspatial, spatial and temporal values of the objects. |
| 关 键 词: | 时空聚类算法; 时空数据; 数据处理分析 |
| 课程来源: | 视频讲座网 |
| 数据采集: | 2021-06-16：zyk |
| 最后编审: | 2024-01-16：liyy |
| 阅读次数: | 319 |