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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明涉及了一种基于k‑means的轨迹周期模式挖掘方法，针对移动目标轨迹数据，考虑深层次挖掘移动目标轨迹的移动模式、捕捉目标轨迹移动的周期模式以及考虑数据点贡献动态不固定性因素。该方法将当前轨迹序列进行适应性表征，经过轨迹聚类提取深层次序列化特征表示，实现对当前轨迹模式的匹配。该方法能够基于目标轨迹数据较好地挖掘出目标移动模式，具有结果符合实际意义的高度可解释性、模型收敛快、灵活性好等优点。
主权项：1.一种基于k-means的轨迹周期模式挖掘方法，其特征在于,包含以下步骤：（1）获取当前目标的全部轨迹数据，并进行预处理；所述预处理包括对离群点的去除以及将全部轨迹数据转变为具有统一的物理意义的点列；（2）对当前目标的每一段轨迹数据进行基于物理质心的聚类与匹配，具体为：采用k-means算法，首先在不指定k值的基础上，通过计算当前待匹配轨迹的质心与已有类簇之间质心的距离，确定将当前待匹配轨迹加入到已有类簇，或者直接创建新类以表示一个新的目标地域活动轨迹类簇；并动态调整有轨迹更新的类簇的质心，直至全部轨迹聚类完成；（3）针对所有目标地域活动轨迹类簇，首先判断类簇及其包含轨迹的数量，确定数据挖掘的有效性，并将有效的类簇中轨迹所存在的到访地域周期进行记录与输出；其中，步骤（2）具体包括以下步骤：（201）对当前目标的全部轨迹进行质心计算，所述质心计算过程为：使用GPS的经纬度计算公式将点列的经纬度信息转换为欧式距离，并且基于欧式距离将点列的质心进行计算求解；（202）使用k-means算法对轨迹进行聚类，聚类标准为质心之间的距离，即计算当前待匹配轨迹与已有类簇之间的质心距离，当距离高于指定的阈值，则当前待匹配轨迹被聚为新的类簇，并且当前待匹配轨迹的质心即为新类簇的质心，当距离低于指定的阈值，则将当前待匹配轨迹添加到当前所匹配到的类簇之中，并且将当前所匹配类簇的质心进行更新，使得类簇的质心整体表征类簇中全部轨迹所代表的地域，直至全部轨迹聚类完成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于k-means的轨迹周期模式挖掘方法
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