Research on PCA-Kmeans++ clustering algorithm considering Spatiotemporal dimension

Aiming at the problem that traditional clustering algorithms cannot adapt to spatiotemporal data mining, this paper proposes a new clustering algorithm PCA-Kmeans++. First, in order to reduce the interference of data dimension, an improved PCA (principal component analysis) dimensionality reduction...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2023 2nd International Conference on 3D Immersion, Interaction and Multi-sensory Experiences (ICDIIME) S. 195 - 201
Hauptverfasser:	Huang, Jiale, Dai, Jingtong, Li, Yanjin
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.06.2023
Schlagworte:	AFC Data Classification algorithms Clustering algorithms Data mining Dimensionality reduction Interference K-means PCA Spatiotemporal clustering algorithm Spatiotemporal phenomena Visualization
Online-Zugang:	Volltext
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