《表7 不同聚类算法聚类效果对比情况》

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《面向多维时空位置数据的动态加权聚类模型》

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为检验动态加权聚类算法相较于k-均值聚类和非加权的密度聚类算法的聚类优化效果，基于假设中热点区域界定的两个条件，对修正后的4个聚类簇（A′1，A′2，A′3，A′4）分别利用式（1）计算簇内每个签到点与修正后簇中心点坐标的欧几里得距离di，并分别求出4个簇中di的标准偏差值σd，以此来衡量聚类簇中签到点的位置坐标（xi，yi）属性上的聚集效果。再对修正后的聚类簇中每个签到点的签到次数ci分别计算标准偏差值σc，以此来衡量聚类簇中签到点的签到热度差异情况。同时，也对4个初始聚类簇和基于DBSCAN聚类得到的非加权密度聚类簇分别计算簇中σd和σc。则3种不同的聚类算法的计算结果如表7所示。