基于子空间聚类算法的时空轨迹聚类

已有的时空轨迹聚类方法一般以整条轨迹作为聚类单元,聚类效果较低且不能识别轨迹局部特征;另一种轨迹聚类方法是以划分后轨迹段为聚类单元,算法效率较低且不能很好地支持多属性聚类。该文提出基于子空间聚类算法的时空轨迹聚类。首先引入数据归约的思想,将轨迹进行离散化处理,再运用CLIQUE算法对离散化后的轨迹段进行聚类。实验结果表明,此轨迹聚类方法具有较高的伸缩性,能有效地处理多维轨迹数据并识别轨迹的局部聚类特征,能揭示时空轨迹在不同子空间的运动规律。