隨著移動裝置的普及和定位技術的發展，不斷產生大量的時空資料。 這些資料包含運動物體在不同時空的軌跡資訊，對於理解運動物體的行為模式和城市交通模式具有重要意義。 然而，由於軌跡資料的複雜性和海量性，從中提取有用的知識成為一項挑戰。 因此，軌跡聚類演算法在時空資料探勘中成為研究熱點。
1.軌跡聚類演算法概述。
軌跡聚類演算法旨在將相似的軌跡歸類到同一類別中。 傳統的聚類演算法，如k均值和內聚層次聚類，在處理時空資料方面存在一定的侷限性。 根據時空資料的特點，研究人員提出了許多適用於軌跡資料的聚類演算法，包括基於距離測量的方法、基於密度的方法和基於概率模型的方法。
2.基於距離度量的軌跡聚類演算法.
基於距離度量的軌跡聚類演算法是最常見的型別，其核心思想是通過計算它們之間的距離來判斷它們的相似程度。 常用的距離測量包括歐幾里得距離、動態時間扭曲 （DTW）、卷邊距離等。 基於距離度量的演算法通常將軌跡表示為多維特徵向量，然後使用聚類演算法對特徵向量進行聚類。
3.基於密度的軌跡聚類演算法。
基於密度的軌跡聚類演算法主要考慮軌跡的空間分布，通過尋找軌跡密度高的區域進行聚類。 其中，DBSCAN（基於密度的雜訊應用空間聚類）是一種常用的密度聚類演算法。 DBScan 通過定義域半徑和相鄰域的數量來識別核心物件和雜訊點，以確定集群的形成。
4.基於概率模型的軌跡聚類演算法.
基於概率模型的軌跡聚類演算法假定軌跡資料符合一定的概率分布，通過最大化似然函式對模型引數進行估計，並對模型引數進行聚類。 常用的概率模型包括高斯混合模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM）。 這類演算法主要應用於複雜的軌跡資料，如城市交通資料、航空資料等。
綜上所述，本文對時空資料探勘中的軌跡聚類演算法進行了綜述。 軌跡聚類演算法對於理解運動目標的行為模式和城市交通模式具有重要意義。 基於距離測量、密度和概率模型的軌跡聚類演算法是當前研究的熱點。 不同的演算法適用於不同型別的軌跡資料，研究人員可以根據實際問題選擇合適的演算法。 隨著時空資料的不斷增加和技術的不斷發展，相信軌跡聚類演算法將得到進一步的改進和優化，為時空資料探勘領域提供更多有價值的資訊和見解。