道路交通流的老问题，遇上数据挖掘这门手艺，还真碰撞出不少火花。SPANBRE 聚类算法就是个挺有意思的实践，专门传统方法反应慢的问题，效率还不错，尤其面对大数据集也不虚。

交通流的分布，其实不像想得那么简单。主干道上线性分布、商业区那种面状分布，SPANBRE 都能精准识别。作者还用环形感应线圈采集的数据来验证，真实场景模拟都跑了，结果蛮靠谱。

算法对比也做得比较全，跟ELink和层次聚类方法比下来，执行效率和效果都还挺突出。用在智能交通系统里，响应快，预测准，适合搞城市交通优化的同学玩一玩。

要是你正折腾交通流聚类、或者在找个靠谱的聚类算法试试，不妨瞅一眼这个。附带的资源里还有蛮多源码链接，像是MATLAB 交通流量检测程序、聚类工具这些，都可以直接拿来用，方便得。

如果你平时用MATLAB写算法，或者在搞空间数据，这些资源看一遍肯定不亏。嗯，注意下模拟数据用的是TinyOSTossIM，用起来前建议熟一下环境配置。