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文中提出以云计算为基础的交通状态识别方法,将经典的聚类算法通过MapReduce编程模式并行化以后,通过Hadoop平台强大的并行任务执行效果,实时监测道路的交通状态。并且改进了K-means聚类算法与模糊C均值聚类算法,用Canopy算法产生初始聚类中心,有效解决了K均值聚类和模糊C均值聚类两种算法会随机产生初始聚类中心的盲目性缺点。然后对比分析了两种改进后的聚类算法应用于交通状态识别中,选择具有更高准确率的识别方法作为最佳选择。