基于K-means和特征权重的改进FCM交通状态判别算法

"该资源主要探讨了改进模糊C-均值（FCM）算法在交通状态判别中的应用，结合K-means算法和特征权重方法，提高聚类效果，并在Hadoop集群环境下进行实验验证。" 文章指出，城市交通拥堵问题的解决依赖于准确识别交通状态。传统的交通状态分类通常是人为设定的固定级别，如畅通、轻度拥挤、拥堵和严重拥挤。随着数据挖掘技术的进步，研究人员开始利用聚类分析来自动识别交通状态，这种方法更加灵活且适用于连续变化的交通参数。 FCM算法作为模糊聚类的一种，因其良好的聚类性能在交通状态识别中被广泛应用。然而，FCM算法存在挑选初始聚类中心的随机性和未充分考虑不同属性数据贡献差异的不足。针对这些问题，文章提出了一个改进的FCM算法，它结合了K-means算法以优化初始聚类中心的选择，并引入特征权重方法，以更好地反映不同特征指标（如速度、流量和占有率）在聚类过程中的相对重要性。 为了处理海量历史交通数据，研究者选择了Hadoop分布式计算框架，这能有效提升数据处理效率。在广州市南沙经济开发区的实际案例中，他们构建了基于Hadoop的实验环境，对数据进行预处理后，运用改进的FCM算法进行聚类分析。实验结果表明，改进后的FCM算法相比于传统的K-means和FCM算法，误判率显著降低，仅为11.3%，这验证了改进算法在交通数据聚类上的优越性。 该研究通过改进FCM算法，提高了交通状态识别的准确性，尤其在处理大规模历史数据时，利用Hadoop平台实现了高效的数据处理，为交通管理提供了有力的决策支持。同时，这也为未来模糊聚类算法在其他领域的应用提供了参考和借鉴。