《表1 实验参数与聚类数目的比较Tab.1 Comparison of parameters and clustered accounts》

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《基于自发地理信息的人行道路信息提取》

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从任意一线段开始，计算该线段与其他线段的轨迹相似度，统计满足近邻阈值μ的轨迹数目，并与近邻数量阈值σ进行比较。当邻域范围的轨迹数目大于给定的近邻数量阈值σ时，该轨迹段为核心段，从而形成一个聚类。表1表示在近邻数量阈值σ为35、4种不同的近邻阈值的情况下聚类簇轨迹的数目。当μ=0.65时，轨迹数目既能满足近邻数量阈值σ，也能较好地反映轨迹的结构特征，具有较好的聚类效果。