大数据聚类算法研究(汽车类的)
基于聚类算法在车辆检测中特征选择的应用技术研究
基于聚类算法在车辆检测中特征选择的应用技术研究
王秀林
【期刊名称】《机械管理开发》
【年(卷),期】2018(033)004
【摘要】随着传感技术和智能交通的快速发展,利用机器学习、人工智能的先进算法对高速公路的车辆通过视频采集进行车辆检测的应用成为研究的热点,通过利用谱聚类算法对车辆检测进行特征选择,探讨了谱聚类算法与K-means聚类算法和LSVM聚类算法的区别,并通过实验数据进行了对比分析.经实践证明,该方法在车辆检测中特征选择时具有较好的效果,能满足实际的要求.
【总页数】3页(P93-94,185)
【作者】王秀林
【作者单位】山西交通职业技术学院, 山西太原 030031
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于多视图数据的半监督特征选择和聚类算法 [J], 汪荆琪;徐林莉
2.基于层次聚类算法和偏最小二乘的特征选择 [J], 计智伟;吴耿锋
3.基于高性能特征选择函数的Web文档聚类算法 [J], 杨炳儒;邵阔义;宋泽锋;张克君
4.基于自适应特征选择的夜间运动车辆检测算法 [J], 朱韶平
5.大数据中基于熵加权的稀疏分数特征选择聚类算法 [J], 魏霖静;宁璐璐;郭斌;侯振兴
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于大数据的汽车预测模型研究
基于大数据的汽车预测模型研究随着时代的不断发展，大数据已经成为人们生活中极为重要的一部分，汽车行业也不例外。
在如此复杂且多变的市场环境中，如何利用大数据进行汽车预测已经成为了一个热门话题。
本文将探讨基于大数据的汽车预测模型研究。
一、大数据在汽车行业的应用大数据在汽车行业中有着广泛的应用，其中最重要的莫过于汽车预测。
传统的汽车预测依赖于生产商和经销商的市场调查和分析，但这种方式往往需要消耗大量的资源和时间，并且容易受到人为因素的影响，无法真正反应市场的实际情况。
而随着大数据技术的不断发展，汽车行业可以更好地利用数据进行预测分析，以应对不断变化的市场环境，同时也可以提高效率和准确性。
二、基于大数据的汽车预测模型基于大数据的汽车预测模型主要分为两类，一是基于监督学习的预测模型，二是基于无监督学习的预测模型。
1. 基于监督学习的预测模型基于监督学习的预测模型需要大量的有标签数据来完成模型训练，然后使用模型进行预测。
这种模型通常采用回归方法或分类方法来进行建模，以预测汽车市场的销售情况。
（1）回归方法回归方法是一种通过对自变量和因变量之间关系的建模来进行预测的方法。
在汽车市场分析中，可以将历史的销售数据作为因变量，而各种经济和社会因素则可以作为自变量。
通过回归分析，可以预测未来市场销售情况。
（2）分类方法分类方法是一种通过对数据集中实例进行建模，然后将新的实例分类到最有可能的类别中的方法。
在汽车市场分析中，可以将汽车销售数量划分为不同等级，然后使用分类方法来进行预测。
这种方法通常采用决策树或支持向量机等算法来进行建模。
2. 基于无监督学习的预测模型基于无监督学习的预测模型不需要预先定义标签，而是通过对数据进行聚类或降维等方式来建模。
这种方法可以根据汽车企业的实际情况，对市场进行全面而深入的分析。
（1）聚类分析聚类分析是一种基于相似性度量的数据分类方法。
在汽车预测中，可以将市场销售数据进行聚类分析，然后根据不同类别的销售趋势，探究潜在的市场趋势和机遇。
两步聚类分析法在汽车市场研究中的应用
管理观察 2008年9月受到更多因素和变量的制约，而文化便是其中之一。
因此跨国经营活动离不开跨文化管理，企业只有识别和理解文化差异，控制和解决文化冲突，并采取恰当的管理策略和措施，才能充分发挥跨文化优势，才能真正实现全球范围内的资本、原料、市场、技术和劳动力的最优配置，才能更高效、更持久的进行跨国经营活动。
◆参考文献：[1]李尔华.跨国公司经营与管理[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2001.[2]徐子健.国际企业管理[M].北京：中国财经出版社，2000.[3]陈晓萍.跨文化管理[M].北京：清华大学出版社，2005.[4]庄恩平.跨文化商务沟通案例教程[M].上海：上海外语教育出版社，2004.[5]苏国勋，张旅平，夏光.全球化：文化冲突与共生[M].北京：社会科学文献出版社，2006.[6]王述祖.经济全球化与文化全球化[M].北京：中国财政经济出版社，2006.两步聚类分析法在汽车市场研究中的应用□黄钟颖（苏州大学商学院，江苏 苏州 215012）摘 要：本文介绍了两步聚类分析法的步骤，并在SPSS软件中尝试采用该方法对一组汽车产品数据进行了分析，探讨了该分析法的商业实践价值。
关键词：两步聚类法；车型配置；属性重要性一、引言两步聚类分析法(Twostep Cluster Analysis)是分层聚类算法的一种形式,该算法对不同尺度类型的变量适用。
现在，广泛应用在数据挖掘领域中。
两步聚类分析法作为一种数据探究工具，可以用来对一个未知数据集进行自然数据分组、聚类。
两步聚类分析法所应用的数学算法与其他传统的聚类技术有显著的区别，它拥有如下三个有利特征：1、能用于处理基于分类变量和连续变量的聚类问题；2、能自动选择聚类数（number of clusters）；3、能高效处理大规模数据量的文件。
二、模型原理在聚类模型中变量是相互独立的假设下，两步聚类分析法采用似然距离度量来处理分类变量和连续变量。
聚类分析算法在工业大数据分析中的应用研究
聚类分析算法在工业大数据分析中的应用研究随着工业化进程的不断推进，工业生产中产生的数据规模也越来越大。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为了现代工业领域需要解决的一个重要问题。
聚类分析算法是其中一种经典的数据挖掘手段，具有较为广泛的应用前景。
本文将探讨聚类分析算法在工业大数据分析中的应用研究。
一、聚类分析算法简介聚类分析算法是指依据一定的距离度量或相似度，将数据点分组的一种方法。
其目的是将相似的数据点划分到同一组中，不相似的数据点则划分到不同组中。
聚类分析主要分为层次聚类和非层次聚类两种类型。
(1) 层次聚类：层次聚类是将数据点以一定的层次结构进行分组。
其优点是易于理解和解释，缺点是对于大规模数据计算量较大。
(2) 非层次聚类：非层次聚类又称为划分式聚类。
其基本思想是将数据点划分到不同的类别中，每个类别代表着一类数据点。
该算法常采用K-means算法，其计算快，但需要合理选择聚类簇的个数。
二、聚类分析算法在工业大数据分析中的应用能否找到一种有效的数据挖掘方法，对于工业生产的管理和运营至关重要。
聚类分析算法可应用在各种类型的工业大数据中。
其具体应用范围包括但不限于以下几个领域。
(1) 工业生产重点领域的数据分析钢铁、煤炭、电力等工业生产的数据规模十分庞大。
据此通过聚类分析算法，可将工业生产中的数据进行分类分析，达到对工业生产中多个方面进行深入分析的目的。
如通过对消耗能源的类型和数量聚类，可以合理统计出能源使用的情况；通过对物料的种类进行聚类，可以分辨出不同的物料使用情况；通过对重要操作的数据分析，可以判断出操作是否正常。
聚类分析算法应用在工业生产领域的数据分析中，不仅有助于诊断和预测可能的生产问题，更能在改进生产方法及提高资源利用率等方面发挥重要作用。
(2) 工业大数据的分类与预测工业大数据的分类与预测是聚类分析算法的两个重要应用。
数据可以通过聚类分析的方法进行分组，以便进行深入分析，从而预测未来可能出现的相关情况。
基于聚类算法的车辆流量预测研究
基于聚类算法的车辆流量预测研究随着城市化进程不断加速，人口和交通量的增加已经成为城市发展的一个重要问题。
在交通问题中，车辆流量预测是至关重要的，特别是在城市交通规划和智能交通系统设计中。
为了解决这个问题，越来越多的学者和研究人员开始关注基于聚类算法的车辆流量预测。
聚类算法是一种无监督学习方法，其主要目的是将相似的数据对象分组成簇。
在车辆流量预测中，聚类算法被广泛应用，因为具有以下优点：1. 减少数据量，提高计算速度。
通过使用聚类算法，可以减少处理的数据的数量，从而提高计算的速度。
2. 发现数据内部的组织结构。
聚类算法可以帮助我们分析数据内部的结构，以便更好地理解车流量预测的相关数据。
3. 可以动态适应数据的变化。
随着数据的不断变化，聚类算法可以自动适应这些变化，并重新生成聚类结果。
基于聚类算法的车辆流量预测主要包括以下几个步骤：1. 收集和处理原始数据。
车辆流量预测需要采集并处理大量的数据，包括车辆数量、速度、路线等信息。
2. 根据数据特征选择适当的聚类算法。
不同的聚类算法适用于不同的数据特征，因此在选择合适的聚类算法时需要考虑数据的特征。
3. 设置聚类算法的参数。
聚类算法的参数通常包括聚类数、距离度量方法等，这些参数的设置将直接影响聚类结果。
4. 运行聚类算法并生成聚类结果。
通过运行聚类算法，我们可以得到车辆流量数据的聚类结果，这些结果可以用于预测。
除此之外，在基于聚类算法的车辆流量预测中，还需要进行模型的选择和评估。
模型选择可以通过比较不同的模型，选择最好的一个。
模型评估可以通过对模型的预测结果与真实数据进行比对来完成。
总之，基于聚类算法的车辆流量预测具有很高的应用价值和发展前景。
在未来，我们可以通过进一步的研究和创新，打造出更加精准、可靠的车辆流量预测模型，为城市交通规划和智能交通系统设计提供更加有力的支撑。
大数据分析中的聚类算法研究
大数据分析中的聚类算法研究随着科技的不断发展，海量的数据被广泛应用于各个领域，大数据分析作为一种重要的数据处理方法，已经成为了数据科学中的热门话题。
而聚类算法作为大数据分析中一种常见的方法，可以识别数据中隐藏的模式和结构，为进一步的数据挖掘和业务决策提供了重要的基础。
在这篇文章中，我们将探讨大数据分析中的聚类算法，包括其定义、应用和性能评估。
聚类算法是一种无监督学习方法，它通过将具有相似特征的数据点组合在一起，形成一个簇。
聚类算法的目标是将数据点划分为不同的簇，使得每个簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点具有明显的区别。
聚类算法可以帮助我们发现数据中的隐藏结构，并且可以应用于各个领域，如市场细分、社交网络分析和图像处理等。
在大数据分析中，常见的聚类算法包括K均值聚类算法、层次聚类算法和DBSCAN聚类算法。
K均值聚类算法将数据点划分成K个簇，其中K是由用户定义的一个预先设定的常数。
该算法通过迭代计算数据点与每个簇的质心之间的距离，并将其分配给最近的质心，直到达到收敛条件。
层次聚类算法通过将数据点逐步合并成一个层次结构的簇，直到达到预先设定的停止条件。
DBSCAN聚类算法则根据数据点的密度来划分簇，它通过定义邻域半径和邻域内最少数据点数目来识别核心点、边界点和噪声点。
以上三种聚类算法都在大数据分析中得到了广泛的应用。
K均值聚类算法具有计算效率高、易于实现的优点，但对初始质心的选择敏感，且对噪声和异常值敏感。
层次聚类算法可以生成多个划分结果，在处理大数据时计算复杂度较高。
DBSCAN聚类算法能够发现任意形状的簇，并且对参数的选择较为稳定，但对数据密度的假设较强。
在评估聚类算法的性能时，常用的指标包括紧凑性、分离性和稳定性。
紧凑性指的是簇内点的相似程度，可以通过计算簇内平均距离来衡量。
分离性衡量了簇与其他簇之间的区别，常用指标包括簇间最小距离和类间最大距离。
稳定性指的是算法对数据集的随机变动的鲁棒性，可以通过重复执行聚类算法并比较得到的簇划分来评估。
聚类分析在汽车行业的应用研究
聚类分析在汽车行业的应用研究孔尕平（1306122421）杨欢欢（1306122427）一、问题叙述近年来，随着人们生活水平的提高，汽车逐渐进入了人们的日常生活中，因而带动了汽车行业的飞速发展。
与此同时，市场上汽车种类繁多，衡量汽车质量的性能指标又多种多样，因此，本研究将通过多元统计方法，探究汽车类型与其性能指标之间的存在的内在联系，并且根据这些指标对各种汽车进行聚类，例如分为质量优、中、良三个等级，可以为广大汽车购买者及销售商提供一定的指导作用。
二、数据介绍本数据主要来源于《19组数据及其说明》，记录了几种车型性能指标的数据，其中包括23个样本，每个样本主要用8个变量指标来描述，分别为economy，service，value，price，design，sport，safety，easyiness。
三、数据处理在进行数据分析之前，首先通过描述统计分析方法，判断市场上汽车的性能指标的大体水平，主要从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。
在本案例中，通过比较不同车型（如A100，BMW3，CiAX等）性能指标的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些车型的性能较好，哪些车型的较差。
四、分析基本思路聚类分析是依据研究对象的个体特征，对其进行分类的方法，分类在经济、管理、社会学、医学等领域，都有广泛的应用。
聚类分析能够将一批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。
类内部个体特征之间具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。
我们对数据进行了基本的描述统计之后，接下来需要对23种车型进行聚类分析，大致分为3-5类，性能从差到优良。
在本案例中，我们将采用两种方法进行聚类：一种是系统聚类法，另一种是K-均值法（快速聚类法）。
系统聚类法的基本原理：首先将一定数量的样本或指标各自看成一类，然后根据样本（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。
聚类分析在汽车市场消费者研究中的应用
画像。然而，这样的用户分析只是在一般特征上把消费者划 身份和地位的象征。（18）有一些奢侈品是我必不可缺的。（19）
分，有时并不能很好的解释消费者的行为和态度。年龄、收入 我认为有了钱就应该享受生活。（20）总的来说,我现在觉得很幸
等人群特征往往可以延伸到消费者的生活态度和消费观念，对 福。（21）为了赚更多的钱我可以牺牲休闲时间
关键词：消费者细分；生活态度；消费观
1 研究背景
欢结识和自己有共同语言或爱好的朋友。（14）我通常和自己地
通常情况下，市场研究的过程中会对消费者的年龄、教育 位相当的人交往。（15）我和朋友在一起的时间比和家人在一起
程度、收入、性别等方面进行细分，来帮助刻画目标和潜在用户 的时间多。（16）使用名牌可以提高一个人的身份。（17）名牌是
B7,B2,B11
169
经济论坛
因子 4
关系数，相关系数大于 0.5 的描述与因子有更强的相关性，可以 更好地解释该因子。根据这个方法，最终得到 6 个因子如下表：
表 1 因子分析结果
我喜欢被认为是时髦的人。（5）我希望被视为一个领导者。（6） 工作的稳定比高收入更重要。（7）承担责任比自我享受更重要。
因子
描述语句
（8）我喜欢的品牌,我会一直使用它。（9）我经常与家人或朋友驾
3 研究设计
（21）外向的。（22）追求乐趣/爱玩儿的。（23）自由随性的。（24）注
为研究汽车市场消费者的生活态度和消费方式，考虑到样 重自我感受的。（25）有激情的。（26）喜欢高科技的。（27）追求高
本的代表性，我们把全国范围划分成五个区域，在每个区域随 机选取 3 个城市（包括相同数量的一线和二线城市）。在这 15 个城市中随机抽取 1000 名汽车车主进行访问。车主均为 2055 岁，且具有独立购买决策能力的消费者。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据聚类算法研究（汽车类的）
摘要：本文分析了汽车行业基于不同思想的各类大数据聚类算法，用户应该根
据实际应用中的具体问题具体分析，选择恰当的聚类算法。
聚类算法具有非常广
泛的应用，改进聚类算法或者开发新的聚类算法是一件非常有意义工作，相信在
不久的将来，聚类算法将随着新技术的出现和应用的需求而在汽车行业得到蓬勃
的发展。
关键词：汽车；大数据；聚类算法；划分
就精确系数不算太严格的情况而言，汽车行业内对各种大型数据集，通过对
比各种聚类算法，提出了一种部分优先聚类算法。
然后在此基础之上分析研究聚
类成员的产生过程与聚类融合方式，通过设计共识函数并利用加权方式确定类中心，在部分优先聚类算法的基础上进行聚类融合，从而使算法的计算准度加以提升。
通过不断的实验，我们可以感受到优化之后算法的显著优势，这不仅体现在
其可靠性，同时在其稳定性以及扩展性、鲁棒性等方面都得到了很好的展现。
一、汽车行业在大数据时代有三个鲜明的特征
1、数据全面数字化，第一人的行为数字化，包括所有驾驶操作、每天所有的行为习惯，甚至是座椅的习惯等等都将形成相应的数字化。
以车为中心物理事件
的数字化，车况、维修保养、交通、地理、信息等等都会形成数字化，全面数字
化就会形成庞大的汽车产业链，汽车的大数据生态圈。
这是第一个特点。
由于大数据拥有分析和总结的核心优势，越来越多的品牌厂商和广告营销机
构都在大力发展以数据为基础的网络营销模式，这些变化也在不断地向传统的汽
车营销领域发起进攻。
从前品牌做营销仅能凭主观想法和经验去预估，而现在大
数据的出现则可以帮助客户进行精准的客户群定位。
2、第二个特点是数据互联资源化。
有一个领导人讲过：未来大数据会成为石油一样的资源。
这说明大数据可以创造巨大的价值，甚至可能成为石油之外，更
为强大的自然资源。
大数据首先改变了传统调研的方式。
通过观察Cookie等方式，广告从业者可
以通过直观的数据了解客观的需求。
之前的汽车市场调研抽样的样本有限，而且
在问题设计和角度选取过程中，人为因素总是或多或少地介入，这就可能会影响
到市场调研的客观性。
大数据分析不只会分析互联网行为，也会关注人生活的更
多纬度。
数据可以更加丰富，比如了解到消费者的习惯和周期、兴趣爱好、对人
的理解会更加深刻。
这些因素综合在一起就会形成一笔无形且珍贵的数据资源。
有了大数据的支持，便可以实现曾经很多只能“纸上谈兵”的理论。
3、第三个特点则是产生虚拟的汽车，人和汽车可以对话，更具有智慧的新兴产业。
这个就是未来在大数据时代，汽车行业会呈现的特点。
在这个情况下，我们以人、车、社会形成汽车产业大数据的生态圈，现实生
活中每个有车一族所产生的数据都对整个生态圈有积极的影响。
车辆上传的每一
组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。
如果说大数据的特征
是完整和混杂，那么车联网与车有关的大数据特征则是完整和精准。
如某些与车
辆本身有关的数据，都有明确的一个用户，根据不同用户可以关联到相应的车主
信息，并且这些信息都是极其精准的，这样形成的数据才是有价值的数据。
二、汽车行业大数据下聚类算法的含义
汽车行业大数据是指以多元形式，由许多来源搜集而组成的庞大数据组。
电
子商务网站、社交网站以及网页浏览记录等都可以成为大数据的数据来源。
同时，
大数据又是指在现有的技术条件下无法在规定的时间内对数据进行传输、存储、计算和应用等的数据集合。
大数据的数据体量巨大，数据的类型繁多，价值密度较低，处理速度较快，其核心的价值在于对海量的数据进行存储和分析，具有成本低、效率高等优势。
随着信息化技术的不断发展，大数据已经成为当代炙手可热的一个话题，各个行业都在对大数据下的聚类算法的应用进行研究。
大数据是信息化社会的一个产物，像是一块蕴含着能量的煤矿，利用大数据的优势，可以为大量消费者提供汽车行业产品或服务，提供精准营销的技术，促进汽车行业企业的转型和升级。
采用聚类算法对汽车行业大数据进行处理解决抽样数据处理上的局限性，通过聚类，可以对大数据集进行随机分块，每一块又是原数据集的一个可以保证抽样能够独立进行的样本集合，在足够小的范围之内保证处理结果的可靠性。
在物联网技术的不断发展下，聚类作为数据挖掘的一个重要的手段，在无先验知识的前提下揭示汽车行业数据之间的内在联系，将某些具有共同属性的数据聚成一个簇，减小簇间的相似性，扩大簇内数据之间的相似性，是数据挖掘以及机器等学习领域的重要研究课题，属于无监督模式识别的一种。
大数据环境的发展，使得在数据处理上的要求不断增加，面对每天所存在的几百维乃至上万维的数据，传统的聚类算法不能够很好地与这些任务要求进行匹配，导致处理效率低下、效果差等情况的出现，迫切需要定义新的聚类算法，提高算法的稳定性和保证聚类效果的准确性。
三、汽车行业大数据下的聚类算法划分
1、传统聚类算法
传统聚类算法包含以下几种算法[1]
（1）分段聚类算法。
该类型的划分是基于点的相似性，在单个分区中根据彼此之间的分离距离来进行划分，但是由于其需要用户预先定义一个不具有确定性的参数K。
现今具有代表性的分区算法主要有CLARANS，PAN和K-Means等。
（2）分层聚类算法。
它就是指将数据按照不同的层次来进行划分，划分的依据是根据数据自底向上或自顶向下来进行的，划分后的每种结果就代表了一种层次分类树。
现阶段的代表性算法有ROCK，CURE和BIRCH等。
（3）基于密度的聚类算法。
这种聚类划分方法能够有效地过滤噪音，以一种任意的方式来发现不同密度的区域，以此来达到处理数据的目的。
2、基于抽样的聚类算法
基于抽样的聚类算法只需要在数据集的一个样本上应用聚类算法就能够推广到整个数据集，重点关注较小的数据，有效减少聚类的时间和节省空间，提高数据处理的经济效益。
主要是根据以下的公式来推测其样本的大小。
（1）基于随机选择的聚类算法（Clustering Algorithm based on Randomized Search，CLARANS）。
它是由CLARA演变过来的，继承了CLARA在处理规模数据上的优势，有效地节约运行的时间和降低算法的复杂性，其主要目的就是通过一个整体的图来挖掘出其局部的最优处理方式，在动态处理上具有明显的优势。
（2）利用层次方法的平衡迭代规约和聚类（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies，BTRCH）。
它可以利用其自身的数据结构，对所有存在的数据点进行筛选之后存放到内存中去，提高数据的处理效率。
在这个算法中有两个重要的步骤，首先是它需要对数据点进行扫描并在内存中建立一棵树；其次就是运用聚类算法对所建立好的树的各个叶子节点进行处理。
（3）针对汽车行业大型数据库的高效的聚类算法（Clustering Using
Representatives，CURE）。
前述所讲的算法一般都采取单个的数据点来表示一个聚类，这种模式只适用球形聚类，在实际中会出现各种不同类型的聚类，而CURE便能够很好地解决这类问题，利用一组分散的数据点来表示这个聚类，把每一个数据点都看成一个独立的聚类，并依次对相邻的聚类进行合并，以最短的距离为基础，在每个阶段利用堆和K-D树来分别记录和表示每个聚点间的距离以及每个聚类的所有代表点。
同样的，CURE也可以使用抽样技术来提高计算的速度，利用分区的方式，对每个分区进行局部的分层聚类直到达到预设的聚类数的临界值或者两个需要合并的聚类之间距离的某个阈值。
如此再重复几次，使得没有被抽中的数据点也可以被分配到就近的聚类中，通过常数因子来缩小代表点和聚类之间的中心距离。
四、结语
每天，在路上行驶着数以万计的车辆，每一辆车哪怕只产生一丁点有价值的数据，汇聚起来都可以形成巨大的数据宝藏。
身处大数据时代的我们，无时无刻不面对着海量数据的产生，对这些大数据分析和运用，会极大地改变着我们的生存和生活方式。
我们司空见惯的交通工具，也将会迎来大数据带来的机遇，汽车一旦拥抱上大数据，奇幻般的汽车世界将会呈现在我们面前。
大数据有助于汽车行业产业研究，现在信息越来越透明，关键是对信息获取的速度、准确性，通过大数据的方法快速掌握动态，投资方可以准确布局战略，同时对市场进行预测。
汽车大数据的研究将改变汽车市场研究的方法，用大数据的方法能够更好预判未来竞争中的优势，也能更好的洞察用户需求。
参考文献
[1]李斌，王劲松，黄玮.一种大数据环境下的新聚类算法[J].计算机科学，2015（12）：247-250.
[2]周丽华，黄成泉，王林.一种自动模糊聚类的算法[J].统计与决策，2014（20）：16-19.。