Python 比较/聚类轨迹（x、y点的GPS数据）并挖掘数据

我有两个关于分析GPS数据集的问题

1）提取轨迹我有一个巨大的数据库，记录了

（纬度、经度、日期时间）

形式的GPS坐标。根据连续记录的日期-时间值，我试图提取该人跟随的所有轨迹/路径。例如；比如说从时间

M

，

（x，y）

对在时间

N

之前不断变化。在

N

之后，

（x，y）

对的变化减少，在这一点上我得出结论，从时间

M

到

N

的路径可以称为轨迹。在提取轨迹时，这是一种体面的方法吗？你有什么著名的方法/方法/算法可以推荐吗？您是否有任何数据结构或格式建议我以有效的方式维护这些要点？也许，对于每条轨迹，计算出速度和加速度会很有用

2）挖掘轨迹一旦我有了所有的轨迹/路径，如何比较/聚类它们？我想知道起点或终点是否相似，那么中间路径如何比较

我如何比较这两条路径/路线，并得出它们是否相似的结论。此外；如何将相似的路径聚集在一起

如果你能给我指一份关于这件事的研究报告或类似的东西，我将不胜感激

开发将使用Python，但欢迎各种库建议

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谢谢。

< P>看看苏黎世大学地理系的工作，尤其是./P> 看一下报纸

个人移动和地理数据挖掘。群集 个人导航路线中突出热点的算法

（，）。它展示了DBSCAN核密度估计方法在GPS数据上的应用

此外，诺基亚的论文在这里也会有所帮助，特别是：

MobReduce：降低移动性跟踪的状态复杂性（）

作者：费边·哈特曼、克里斯托夫·迈耶、英格玛·鲍姆加特和

轨迹聚类的轨迹清理框架（）

Agzam Idrissov、Mario A. Nascimento、艾伯塔大学<＜P＞P＞1）提取轨迹 我认为你的方向是对的。gps数据中可能会有一些噪声，随机行走，你应该做一些平滑的样条曲线来克服它

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2） 轨迹挖掘 在类似的轨迹中是否有商业意义？（这将有助于构建距离度量，然后您可以使用一些mahoot聚类算法） 1.我认为有些人停下来的地方更有趣，所以你们可以为这些地方的受欢迎程度生成统计数据。

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2.如果需要路线相似性来查找到同一起点的不同路径，则需要首先对起点-终点位置进行聚类，然后通过（最大距离、积分距离-一些众所周知的功能指标）来相似曲线。

查看您的标签。没有一个很受欢迎。我想把<代码> GPS <代码>改为<代码>地理信息系统>代码，并明确添加<代码> Python 标签。您可以考虑交叉询问您是否在该数据库中有GPS设备ID？@尤拉-否，但这有什么关系？这些人正是在这一领域用博士论文进行质量工作。“专注于开发一种方法，以揭示不同类型运动物体在空间和时间上轨迹的相似性。”