1.数据集数据分析Argoverse 1https://www.argoverse.org/av1.html#forecasting-link下载对应的“Argoverse HD Maps”以及“Argoverse Motion Forecasting v1.1”1.1数据集分析 通过下载Sample D
目录2.距离函数2.1 轨迹距离函数3.轨迹分段3.1 MDL原则参考资料 现有的轨迹聚类算法可分为两类：一种是基于整体的轨迹聚类，即将一条轨迹视为一个整体而对其不做分段，通过定义轨迹的相似度函数将其聚类，这样一条轨迹只能属于一个簇；另一种是基于分段的轨迹聚类，即将一条轨迹分为多段，分段的轨迹之和可以是原轨迹，也可以是原轨迹特征的抽取。之后再进行轨迹聚类，这样同一条轨迹可能分属于多个簇，可视的结
转载
2023-11-25 21:43:55
359阅读
目录 1 简介2 下载和安装3 气象数据的获取4 模式使用4.1单条后向轨迹4.1.1建立轨迹4.1.2运行轨迹4.1.3轨迹绘图4.1.4输出轨迹4.2聚类后向轨迹4.2.1重新建立轨迹4.2.2计算日轨迹4.2.3数据集合4.2.4运行轨迹聚类4.2.5运行结果图例4.3浓度扩散模拟参考文献1 简介 HYsplit (HYbrid Single-Particle Lagrangi
转载
2023-09-07 09:05:36
2242阅读
HYSPLIT模式简介及使用
[已注销]
2013-01-27 11:18:35
HYSPLIT - Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model 即拉格朗日混合单粒子轨道模型。
&nb
原理DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以
一旦我们的聚类算法确定了聚类和原型轨迹，在这种情况下，每个具有三个原型轨迹的三个群集，我们可以开始对在路上遇到的车辆进行在线预测。首先，我们观察了车辆的部分轨迹。接下来我们比较一下每个集群原型轨迹的相应部分。这个比较是使用完成的这是我们之前用来执行聚类的相同度量。每个群集的信念基于更新，部分轨迹与原型轨迹的相似程度如何。最后，我们计算每个群集的预测轨迹。例如，通过采取最相似的原型轨迹。让我们通过跟
前言如今的世界中，想要研究人们的出行活动，可以利用智能手机或智能手环等个人设备生成的 GPS 数据进行研究。而在众多的研究方向中，出行的热点路线或者说经常出行的路线也比较受欢迎。采用热力图的方式对其进行研究具有许多优点。热力图给使用者的感觉就是特别直观，一眼便看出来哪些路径属于热迹（我们把热点路线，也就是重复度高的路线称为热迹）。如下图所示:（图片来自网上，侵删）从图中我们一眼便能够找出两条粗壮的
转载
2024-01-09 21:58:35
165阅读
一旦我们的聚类算法确定了聚类和原型轨迹，在这种情况下，每个具有三个原型轨迹的三个群集，我们可以开始对在路上遇到的车辆进行在线预测。首先，我们观察了车辆的部分轨迹。接下来我们比较一下每个集群原型轨迹的相应部分。这个比较是使用完成的这是我们之前用来执行聚类的相同度量。每个群集的信念基于更新，部分轨迹与原型轨迹的相似程度如何。最后，我们计算每个群集的预测轨迹。例如，通过采取最相似的原型轨迹。让我们通过跟
算法基础SOM网络结构输入层：假设一个输入样本为X=[x1,x2,x3,…,xn]，是一个n维向量，则输入层神经元个数为n个。
输出层（竞争层）：通常输出层的神经元以矩阵方式排列在二维空间中，每个神经元都有一个权值向量。
假设输出层有m个神经元，则有m个权值向量，Wi = [wi1,wi2,....,win], 1<=i<=m。算法流程1. 初始化:权值使用较小的随机值进行初始化，并对
转载
2023-07-07 20:13:26
110阅读
# 轨迹聚类算法及其Java实现
随着大数据时代的到来，轨迹数据的分析逐渐成为研究的热点。轨迹数据通常记录了物体在空间中的移动路径，通过对这些数据的分析，我们可以获取有价值的信息，比如交通流量分析、用户行为建模等。其中，轨迹聚类算法是一个重要的工具，它能够将相似的轨迹聚集在一起。本文将介绍轨迹聚类算法的基本概念，并通过 Java 实现一个简单的轨迹聚类示例。
## 轨迹聚类算法简介
轨迹聚类
基于随机游走的图像分割算法是属于图论分割方法中的一种，其实这个算法的原理就是通过求解一个邻接矩阵方程组算法开始前，先简单描述一下随机游走模型一维随机游走问题：设一个质点（随机游走者）沿着一条直线运动，单位时间内只能运动一个单位长度，且只能停留在该直线上的整数点，假设在时刻t，该质点位于直线上的点i，那么在时刻t +1，该质点的位置有三种可能：①以p 的概率跳到整数点i-1，②或
线段聚类LINE SEGMENT CLUSTERING这篇博客将说明TRACLUS算法的归组聚类阶段。首先，先讨论线段的密度属性；其次，介绍基于密度的聚类算法DBSCAN；然后，介绍计算线段聚类中代表性轨迹的方法；最后，介绍一中基于启发式的算法确定基于密度聚类算法的相关参数。1、线段密度1.1、距离函数回顾距离函数是三种距离的加权和。首先，垂直距离主要测量从不同轨迹中提取的线段之间的位置差。其次，
目录模糊 C 均值聚类算法（FCM 算法）密度峰值聚类基于层次与密度的任意形状聚类算法 模糊 C 均值聚类算法（FCM 算法）是一种软聚类算法， FCM 算法是一种比较典型的模糊聚类算法，可将多维数据空间分布的数据点分成特定数目的类。该算法可通过优化目标函数得到各样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属，进而达到自动对样本数据进行分类的目的。密度峰值聚类基于层次与密度的任意形状聚类算法通
划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
转载
2023-07-28 13:11:42
161阅读
菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
转载
2023-07-20 14:40:48
120阅读
尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/14
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name):
self.x = x # 横坐标
转载
2023-08-20 10:00:57
52阅读
准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
转载
2023-06-20 14:47:21
114阅读
