cluster-analysis - 聚类时间事件

Question

我有一个关于使用点云进行聚类的问题，其中一维（代表时间）受到一定程度的保护。

为了让它超级清楚，请考虑这个视频

用肉眼可能会看到一些像蚊子一样的密云飞来飞去，它们可能代表着几个东西进出一个场景。现在假设我们有一个 3 维点数组（x,y,time）并应用一些简单的聚类（比如 DBSCAN）

现在聚类效果很好，只是会议事件被考虑在同一个聚类中，得出了 X 轨迹。现在，如果有某种方法可以区别对待第三个坐标，也许人们可以恢复基本事实。哪些算法可能非常适合这个问题？

Answer 1

DBSCAN存在基于密度的流变体。

它们应该准确地解决您的集群随着时间的推移缓慢移动以及集群出现和消失的情况。

不过，我并不相信所有这些“流式传输”方法。他们似乎没有使用任何真实数据，仅使用模拟和非自然流，例如“扑克手”。