《表1 多维Hausdorff距离的层次聚类算法》

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《基于时间序列的多维距离聚类异常检测方法》

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表1为结合轨迹数据的多维Hausdorff距离的层次聚类算法。该算法的输入是轨迹数据集T，输出是聚类图。在多维Hausdorff距离的层次聚类算法中，步骤1使用基于时间序列的多维Hausdorff距离计算T中任意两条轨迹之间的相似距离；步骤2使用步骤1中的相似距离构造相似性度量矩阵R；步骤3根据n条轨迹数据构造n个类，每个类中只包含一条轨迹，并设置每一个类的平台高度均为0；步骤4采用自底向上的层次聚类算法合并相似距离最近的两类为一个新类（也就是选择矩阵R中rij的最小值，合并轨迹i和轨迹j对应的两个类为新类），并且以轨迹i和轨迹j的相似距离作为该新类在聚类图中的平台高度；步骤5计算新类与其它各类的相似距离，若当前类的总个数已经等于1，则输出聚类图，否则继续步骤4。