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轨迹分类-基于轨迹的聚类分析-trajectory-clustering

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简介：
轨迹分类-基于轨迹的聚类分析专注于研究和开发高效的算法和技术，用于识别、解析及分类大规模移动对象产生的复杂轨迹数据集。此领域结合了机器学习与空间数据库技术，旨在发现隐藏于动态地理位置信息中的模式与规律。通过将相似路径归为一类，该方法不仅有助于理解人类行为和交通流量特性，还能在城市规划、营销分析以及个人位置服务等领域提供深入洞察与预测能力。 轨迹聚类算法采用先划分后聚类的方法，其中的聚类算法是改进版的DB-Scan。该项目包含一个Makefile用于在Linux环境下编译。

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  • 轨迹分类-基于轨迹的聚类分析-trajectory-clustering
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    轨迹分类-基于轨迹的聚类分析专注于研究和开发高效的算法和技术，用于识别、解析及分类大规模移动对象产生的复杂轨迹数据集。此领域结合了机器学习与空间数据库技术，旨在发现隐藏于动态地理位置信息中的模式与规律。通过将相似路径归为一类，该方法不仅有助于理解人类行为和交通流量特性，还能在城市规划、营销分析以及个人位置服务等领域提供深入洞察与预测能力。 轨迹聚类算法采用先划分后聚类的方法，其中的聚类算法是改进版的DB-Scan。该项目包含一个Makefile用于在Linux环境下编译。
     
  • 分类轨迹
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    《分类轨迹》是一本科普读物，探索了人类如何对世界进行分类的历史和方法，揭示了分类背后的思维模式及其对我们理解自然和社会的影响。 轨迹分类任务的数据集由飞行轨迹组成。每个轨迹可能包含多种模式。例如，在一个示例图像里展示了一条含有两种不同模式的路径：一种是从新加坡飞往吉达；另一种是通过从新加坡到基督城的航班进行连接。在该数据集中，一条轨道最多可以包括两个不同的模式。 每一个轨迹由一系列点构成，每个点代表一次信号记录。任务要求使用双向编码器-解码器模型来准确预测出每条轨迹中各个点的具体标签，并能够正确识别不同模式之间的过渡节点和各点的详细信息。 工作流程采用docker容器化技术实现：包括注释、数据库及模型三个独立但互相协作的部分。数据首先在模型容器内进行处理，然后存储至数据库容器；接着，该模型从数据库中提取所需的数据用于训练，并生成预测结果；最后，这些预测值与实际的原始数据将被输入到注释器容器里，在前端界面以可视化的方式呈现给相关利益方。 整个流程中的输入输出均采用SQL表的形式进行。
     
  • GPS-Trajectories-Clustering: 快速GPS轨迹聚类-源码
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    GPS-Trajectories-Clustering是一款高效的GPS轨迹数据处理工具，提供快速精准的聚类分析功能。该开源项目助力研究者和开发者深入挖掘位置大数据中的模式与趋势。 GPS轨迹聚类可以通过使用RDP方法减少GPS数据点的数量来加快距离矩阵的计算速度，并利用相似性度量库计算折线到折线的距离。之后，可以应用DBSCAN算法对GPS轨迹进行聚类分析。最后，使用matplotlib工具可视化显示轨迹和簇的结果。
     
  • TRACLUS-master_轨迹聚类与在线分类 TraClus
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    TraClus是一款用于处理和分析大规模轨迹数据的软件包。它提供高效的轨迹聚类算法以及在线分类功能，帮助用户从复杂的数据集中提取有价值的信息和模式。 在线输入位置点进行轨迹分类，并直接绘制图像，十分方便。
     
  • 对比轨迹聚类技术：分析轨迹数据集中各类聚类技术和相似性测量的区别与联系
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    本研究深入探讨了不同轨迹聚类技术在处理轨迹数据集中的应用，着重分析它们之间的区别和联系，并比较各种相似性度量方法的有效性和适用场景。 我的模式识别课程学期项目是对比四种聚类算法（k-means、高斯混合模型、DBSCAN 和 HDBSCAN）在民用飞行数据上的表现。更多细节可以在报告的report.pdf文件中找到。通过应用轨迹分割来减少采样点的数量，并利用Hausdorff距离评估不同轨迹之间的相似性。 更新于2019年2月：添加了一个演示项目，该演示详细介绍了项目的每个步骤，相较于其他部分更简洁易懂。此外，该项目还在公共数据集上展示了这些步骤的应用情况。
     
  • 轨迹规划的分类与算法
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    《轨迹规划的分类与算法》一文系统介绍了轨迹规划的基本概念、主要分类及常用算法，深入探讨了各类方法的应用场景和优缺点。 机器人在运动过程中所需的路径规划可以分为几类，并且每种分类都有相应的算法支持。下面是对这些类别及算法的概括总结。
     
  • 有关鱼类游动轨迹的算法分析
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    本研究专注于鱼类在水中的游动模式与轨迹，运用先进的数学模型和计算机模拟技术进行深入解析，旨在揭示鱼类行为背后的算法逻辑。通过该分析，我们期望增进对生物运动学的理解，并为机器人导航、流体动力学等领域提供创新灵感和解决方案。 关于物体运动轨迹的算法找了好久才找到，现在分享给大家。
     
  • traclus-master_轨迹聚类与预测_基于密度的聚类算法_源码.zip
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    Traclus是一款用于轨迹数据挖掘的开源工具包，采用基于密度的聚类算法进行高效、准确的轨迹聚类和预测分析。 traclus-master_密度聚类_轨迹预测_轨迹聚类_traclus_源码.zip
     
  • MPC_TrajPlanner_基于MPC的轨迹规划_pathplanning_轨迹规划_轨迹.zip
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    本资源提供了一种基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的路径规划方法，适用于动态环境下的轨迹优化与生成。该方案旨在提高移动机器人的运动效率和安全性，并包含相关算法实现代码。下载后可直接应用于机器人导航系统开发中。 MPC_TrajPlanner_MPC模型预测_pathplanning_轨迹规划_轨迹.zip