比较/聚类轨迹( (x，y)点的GPS数据)和挖掘数据
我有两个关于分析GPS数据集的问题。
1)提取轨迹----我有一个巨大的数据库，记录了(latitude, longitude, date-time)格式的全球定位系统坐标。根据连续记录的日期时间值，我试图提取人所遵循的所有轨迹/路径。例如，如果从time M开始，(x,y)对一直在变化，直到time N为止。在N之后，(x,y)对的变化减少，在这一点上，我得出结论，从时间M到N的路径可以称为轨迹。在提取轨迹时，这是一种很好的方法吗？有什么著名的方法/方法/算法你可以建议吗？是否有任何数据结构或格式，您想建议我以有效的方式维护这些点？也许，对于每条轨道，计算出速度和加速度是有用的吗？
2)挖掘轨迹，一旦所有的轨迹都遵循/路径，我如何比较/聚类它们？我想知道起点或终点是相似的，那么中间路径是如何比较的呢？
我如何比较这两条路径/路线，并得出结论，如果它们是否相似。此外，我如何将相似的路径聚在一起？
如果你能向我介绍一项关于这个问题的研究或类似的事情，我会非常感激的。
该开发将在Python中进行，但欢迎各种库建议。
提前谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2011-02-06 22:27:24
看看苏黎世大学地理系所做的工作，特别是帕特里克·劳贝和Somayeh Dodge。
看一看报纸
个人移动与地理数据挖掘。用于突出个人导航路径热点的聚类算法
(链接，介绍性)。介绍了DBSCAN核密度估计方法在GPS数据中的应用。
另外，诺基亚2012年移动数据挑战讲习班的论文在这里也会有所帮助，尤其是：
MobReduce:降低移动跟踪的状态复杂性(链接)
作者Fabian Hartmann，Christoph P. Mayer，Ingmar Baumgart和
轨迹聚类的轨迹清理框架(链接)
Agzam Idrissov，Mario A. Nascimento，Alberta大学
Stack Overflow用户
发布于 2011-02-07 08:33:40
1)提取轨迹--我认为你的方向是正确的。gps数据中可能会有一些噪声，随机行走，你应该做一些平滑的样条来克服它。
( 2)挖掘轨迹，相似轨迹是否有商业意义？(这将有助于建立距离度量，然后您可以使用一些mahoot聚类算法) 1.我认为一些被停职的人更感兴趣，因此您可以为位置的流行生成统计数据。2.如果需要路径相似性来找到同一起始端的不同路径，则需要先对起始端位置进行聚类，然后根据相似的曲线(最大距离--积分距离--一些众所周知的功能度量)进行聚类。
https://stackoverflow.com/questions/4910510
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