轨迹聚类

移动轨迹里的老难题——怎么高效找出那些行动轨迹类似的对象对？2013 年这篇《组移动模式挖掘中轨迹聚类的置信区间法》挺有一套。它一上来就定义了个时态距离和平均距离，再结合标准差法和置信区间法做聚类，算得还挺快。适合那种数据量一多就头疼的场景。 置信区间法的用法有点像打个“安全边界”——哪怕轨迹数据有点抖动，它也能稳稳地把类似的对象聚在一块。跟标准差法一起用，效率会更高，适合做轨迹数据预筛选，后面接啥复杂算法都轻松不少。 文章里用了模拟数据和真实数据都做了验证，思路蛮扎实的。你要是做轨迹聚类、位置数据挖掘、或者用到空间数据库的东西，这篇可以当成一套“前置工具”，先把垃圾数据筛一轮，后面就省心多了

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。

利用 comet 函数展示二维和三维线运动轨迹：- 二维线：余弦和正弦函数的平方和- 三维线：余弦和正弦函数的平方和，z 轴为时间轴

基于多层分割算法，从GPS轨迹数据中识别活动停留点，挖掘出行信息。

Flight-Trajectory-Prediction 是一个有趣的项目，基于半惰性数据挖掘范式，用来预测飞行中的飞机轨迹。你可以通过聚类算法历史雷达数据，抽象出从源机场到目的机场的典型轨迹。最酷的是，它还能结合天气条件来调整飞行路径，给你推荐最合适的替代路线，一些航线冲突。 想象一下，在做飞行计划时，基于天气信息和历史数据来推测出最佳航线，这不仅能节省时间，还能提高航班的安全性。只要安装了MongoDB、Python 3.0和一些常见的库（如numpy、pandas等），就可以开始使用了。 你只需要输入一些基本信息，比如出发机场、到达机场、时间范围，再加上天气数据，就能得到飞机轨迹预测结果

苏州大学莙政学者探究数据索引与轨迹推荐的关联，深入分析数据结构、算法优化、隐私保护等关键技术。论文为相关领域研究提供理论基础和应用指导。

用户轨迹数据包含经度、纬度、高度、时间以及是否连续等要素。轨迹数据涵盖范围广泛，且时间采样频率较高。

该脚本作为体育工程领域的教学工具，展示了创建GUI的过程，并分析草坪碗的轨迹。

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用