比较轨迹聚类方法:比较轨迹数据集上的不同聚类方法和相似性度量 源码
比较轨迹聚类方法 这是我的模式识别课程学期项目。 目标是在民用飞行数据上比较4种聚类算法(k型,高斯混合模型,dbscan和hdbscan)。 可以在report.pdf文件中找到更多详细信息。 产生的集群如下所示: 应用轨迹分割以减少采样点的数量,并使用hausdorff距离比较轨迹之间的相似性。 更新(2019年2月) 添加了一个演示项目的每个步骤。 首先请看一下,它比项目的其他部分更短,更容易理解。 它还在公共数据集上显示了这些步骤。 公开数据集: 集群轨迹:
文件列表
comparing-trajectory-clustering-methods-master.zip
(预估有个27文件)
comparing-trajectory-clustering-methods-master
hdbscanClus.py
1KB
report.py
1KB
kmedoidsClus.py
2KB
result.png
1.87MB
merger.py
3KB
gmmClus.py
1017B
data.png
1.21MB
demo
demo2.png
256KB
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