苏小会，张玉西，徐淑萍，尚 煜

(西安工业大学计算机科学与工程学院，陕西 西安 710021)

1 引言

汽车行驶工况也称运转周期，是车辆在特定环境中行驶的速度-时间变化规律，主要用于评价车辆污染物排放和能耗，对新车型技术研发与交通控制风险评估等研究具有重要价值[1]。现有许多学者对其进行了研究，Nguyen等人[2]提出基于马尔可夫链理论的行驶循环构建过程。丁一锋等人[3]用主成分与聚类分析等多元统计方法构建汽车道路工况。刘应吉等人[4]利用运动学片段联系模糊的特点使用组合主成分和模糊C均值聚类构建工况。大多数学者对行驶工况的研究主要集中在K-means聚类初始中心的选择上和单一地改进K-means聚类算法，缺乏对主成分分析和聚类组合优化以及执行算法时耗的研究。若要达到理想的聚类效果和时耗，还是要集中在K-means聚类的改进上，张锐等人[5]为了弥补传统K-means算法聚类效果严重依赖于初始聚类中心这一不足，提出了OICC(Optimize Initial Cluster Centers)K-means算法。张琳等人[6]采用密度的思想克服传统初始中心比较敏感的缺陷。罗军锋等人[7]引入信息熵和加权距离，去除孤立点。张琰[8]提出一种基于密度加权的粗糙K-means聚类改进算法，不仅提高了聚类准确率，减少了迭代次数，而且还弱化了聚类时噪声数据和离群点对结果的干扰。但是，该算法是在牺牲效率代价的前提下，提高了聚类准确率，大多数的时耗用在运算数据对象的密度上，时间复杂度过高。

因此，本文提出一种改进K-means聚类优化算法，引入最大最小距离和加权欧氏距离，依据贡献因子对聚类特征值增加权重。……