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从船舶AIS数据中挖掘出相关的行为模式,辅助水上安全监管,对于日益复杂的海上交通安全形势具有重要意义。以大量船舶AIS数据为基础,首先利用融合距离(MD)对轨迹相似性进行度量,针对传统DBSCAN算法需对每个样本的邻域重复查询的问题,提出一种改进的DBSCAN算法,从减少区域查询次数从而提高算法的时间效率,完成对已有轨迹的聚类。采用上海陆家嘴段水域6h获取的AIS数据去验证算法的有效性。实验结果表明,与传统相似性度量方法相比,改进后的基于融合距离的DBSCAN算法在充分降低时间复杂度的基础上得到了较