軌跡聚類(lèi)中距離度量方法的實(shí)踐與應(yīng)用.pdf

1、隨著移動(dòng)技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)設(shè)備產(chǎn)生了大量的軌跡數(shù)據(jù)，從而使得建立從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的機(jī)制的需求日益增長(zhǎng)。大部分現(xiàn)有的工作集中在軌跡的幾何特性分析，但是在最近出現(xiàn)了語(yǔ)義軌跡的概念，其中的背景地理信息被標(biāo)識(shí)到軌跡的采樣點(diǎn)。在這個(gè)新概念中，將軌跡視為一組停留和移動(dòng)的連續(xù)行為來(lái)觀(guān)察，而且其中的停留部分是該軌跡的最重要的部分?；趯?duì)聚類(lèi)分析的需要，本文主要研究方向?yàn)楹饬寇壽E相似度方法的實(shí)踐與應(yīng)用。
　　首先，對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)知識(shí)，包括時(shí)空數(shù)據(jù)

2、的建模方法、時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)方法、索引的構(gòu)建概述、GIS空間數(shù)據(jù)建庫(kù)技術(shù)以及關(guān)于GIS的時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)概念和對(duì)道路移動(dòng)對(duì)象的聚類(lèi)方法給以介紹，用基于密度的DBscan算法為例對(duì)軌跡進(jìn)行初始聚類(lèi)的分析，以及采用實(shí)例來(lái)驗(yàn)證DBscan算法輸入?yún)?shù)對(duì)聚類(lèi)效果的影響。
　　然后，本文提出了一種移動(dòng)軌跡空間距離算法T-IMHD，其原理基于hausdorff算法，采用任何一條軌跡上的點(diǎn)到另一條軌跡中子軌跡的最小距離作為衡量半徑，構(gòu)成空間距離最