基于改进Harsdorf距离的Matlab DBSCAN船舶航迹聚类方法

简介：
本文提出一种基于改进Harsdorf距离的Matlab DBSCAN算法，专门用于优化船舶航迹数据的聚类分析，提高海洋交通管理效率。 复现了论文《基于轨迹聚类的船舶异常行为识别研究》的相关内容，实现了航迹数据的提取、聚类、提取聚类中心、基于豪斯多夫距离的航迹预测以及航迹预测阈值的寻优等多项功能。代码完整且可以直接运行。完整的项目包括模型文件和航迹数据，具体包含DBSCAN代码、H距离计算代码、航迹提取代码、基于H距离的阈值分类代码及阈值寻优代码等。 此案例可以作为学习DBSCAN算法与豪斯多夫距离计算方法的应用实例，并掌握了航迹分类的大致流程。通过该研究取得了较好的聚类效果，同时也能进行基于航迹聚类的偏离预测，经检测准确率较高。对于需要学习DBSCAN的朋友来说，这是一个实用的学习案例；而对于从事船舶航迹研究方向的研究者而言，则可以通过替换数据和相关模块来拓展并实现自己的模型。