轨迹分析算法
轨迹分析算法
提问于 2010-04-23 10:54:35
我想根据给定的模板分析弹道数据。我需要把相似的轨迹叠加在一起。数据是一组坐标(xy、xy、xy)，模板也是控制点集定义的行。
我不知道该往哪个方向走，也许是神经网络还是模式识别？
请你先推荐一页，一本书或一本图书馆。
你好，阿曼。
PS:这是问这个问题的合适地方吗？编辑来更精确地说，轨迹包含大约50-100个控制点。在这里你可以看到轨迹的例子：http://www.youtube.com/watch?v=KFE0JLx6L-o
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2010-04-23 11:44:41
您可以使用聚类算法“将相似的轨迹叠加在一起”。我在轨道上使用了谱聚类，取得了很好的效果。根据您的应用程序，层次聚类可能更适合您。
你的分析的一个关键部分是轨迹之间的距离测量。最先进的是动态时间翘曲。我还看到了修改后的Hausdorff测度所取得的良好效果。
Stack Overflow用户
发布于 2010-04-23 11:30:37
你的问题相当含糊。
您可以使用回归分析(分析)在一组坐标上找出x和y之间的关系，然后将其与其他轨迹进行比较。
每个弹道总是有四个坐标吗？您可能需要计算所有轨迹的第一个坐标之间的欧几里德距离，然后再计算第二个轨迹的相同距离，以此类推。
您可能希望将距离正常化，并分析方向上的变化。这一切都取决于你真正需要什么。
如果您需要将相似的轨迹叠加在一起，您可能会对k-最近邻算法(算法)感兴趣。至于用于该算法的维度，您可以使用xy坐标或任何导数。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/2697928
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