《表5 聚类结果评价指标:平面移动式立体车库客流状态聚类研究》
由图4可见,k-means、层次聚类和FCM聚类算法均可完成对立体车库顾客存取车到达数据的聚类,其中,FCM算法不同类别边界线更接近于直线,且各类别数量更平均.计算各聚类算法的评价指标如表5.
图表编号 | XD00172420500 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.05.30 |
作者 | 贺云鹏、李建国 |
绘制单位 | 兰州交通大学自动化与电气工程学院、兰州交通大学自动化与电气工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
由图4可见,k-means、层次聚类和FCM聚类算法均可完成对立体车库顾客存取车到达数据的聚类,其中,FCM算法不同类别边界线更接近于直线,且各类别数量更平均.计算各聚类算法的评价指标如表5.
图表编号 | XD00172420500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.05.30 |
作者 | 贺云鹏、李建国 |
绘制单位 | 兰州交通大学自动化与电气工程学院、兰州交通大学自动化与电气工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |