Adaptación del algoritmo de clustering dinámico Pyclee para el procesamiento y análisis de trayectorias GPS
Fecha
2021
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Editor
Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.
Resumen
La gran cantidad de datos provenientes de dispositivos GPS, motivan a los desarrolladores a descubrir el procedimiento más optimo a la hora de agrupar estas muestras de datos procedentes de geolocalización de recorridos vehiculares. En esta investigación se evalúa la calidad de agrupamiento del algoritmo de clustering dinámico Pyclee. Se adaptó el algoritmo para que procese, analice y mida la calidad de los clústeres a través de la métrica Silhouette. Para ello
se utilizó 2 bases de datos públicas; Aracaju-Brazil y Roma-Italia. Luego de varias parametrizaciones en Relative Size que permite identificar en una zona los datos pertenecientes a un mismo grupo y Lambda que permite utilizar el valor de olvido del algoritmo, se evidencia la mejora en la calidad de agrupaciones.
The large amount of data coming from GPS devices motivates to developers to discover the most optimal procedure when grouping these data samples from geolocation of vehicular routes. In this research, the clustering quality of the Pyclee dynamic clustering algorithm is evaluated. The algorithm has been adapted to process, analyze and measure the quality of the clusters through the Silhouette metric. For this, two public databases were used; Aracaju-Brazil and Rome-Italy. After several parameterizations in Relative Size that allows identifying in a zone the data belonging to the same group and Lambda that allows using the forgetting value of the algorithm, the improvement in the quality of the groupings is evidenced.
The large amount of data coming from GPS devices motivates to developers to discover the most optimal procedure when grouping these data samples from geolocation of vehicular routes. In this research, the clustering quality of the Pyclee dynamic clustering algorithm is evaluated. The algorithm has been adapted to process, analyze and measure the quality of the clusters through the Silhouette metric. For this, two public databases were used; Aracaju-Brazil and Rome-Italy. After several parameterizations in Relative Size that allows identifying in a zone the data belonging to the same group and Lambda that allows using the forgetting value of the algorithm, the improvement in the quality of the groupings is evidenced.
Descripción
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Palabras clave
Clustering, Silhouette, Trayectorias GPS, Dyclee, Relative size, Pyclee, Bases de datos, Algoritmos, Clustering, GPS tracks, Algorithms, Databases