machine-learning - 使用空间和时间数据的DBSCAN

我正在查看具有纬度，经度和事件日期/时间的数据点。在查看集群算法时遇到的算法之一是DBSCAN。尽管它可以对lat和lng进行聚类，但我担心的是，合并时域信息时，它会崩溃，因为它的规模或距离类型不同。

将时间数据合并到DBSCAN算法中，我有哪些选择？

最佳答案

查找同一作者的广义DBSCAN。



对于(通用)DBSCAN，您需要两个功能:

findNeighbors-从数据库中获取所有“相关”对象

corePoint-决定此设置是否足以启动群集

那么您就可以反复寻找邻居来扩大集群。

例如，您可以使用功能1来使用两个阈值:一个是地理阈值，另一个是时间阈值(即100英里以内，1小时以内)。

关于machine-learning - 使用空间和时间数据的DBSCAN，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/30603256/