一种基于多维航迹特征的目标轨迹聚类方法_第1页
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一种基于多维航迹特征的目标轨迹聚类方法_第3页
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文档简介

算。然后，采用层次聚类算法对相似度矩阵进行聚类，得到目标轨迹簇。最后，通过评价标准和可视化效果验证本方法的有效性。实验结果表明，该方法聚类效果良好，可应用于无人机、车辆等目标的轨迹分析和行为算。然后，采用层次聚类算法对相似度矩阵进行聚类，得到目标轨迹簇。最后，通过评价标准和可视化效果验证本方法的有效性。接下来，采用向量空间模型对特征向量进行相似度计算。具体而言，根据余弦定理计算航迹向量之间的余弦距离。余弦距离越小，表示航迹之间越相似。因此，可以通过向量之间的余弦距离来描述航迹的相似度，为轨迹聚类提供基础。逐步合并相似簇，直到达到停止条件或聚成k个簇为止。在聚类过程中，标：轮廓系数(silhouettecoefficient)、CH系数和DB系数。其中，轮廓系数用于评价聚类的紧密性和分离性；CH系数用于评价聚类簇的质量和数量；DB系数用于评价聚类簇的密集程度和分散程度。

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