Python实现基于空间相似度的K-means轨迹聚类：从距离定义到模型优化
本文详细介绍如何利用Python实现基于空间相似度的K-means轨迹聚类。核心内容涵盖从Excel批量读取含经纬度、速度及方向的轨迹数据，定义并计算基于双向Hausdorff距离的多因素欧氏距离矩阵。通过融合空间、速度与方向权重生成综合距离，并采用非随机策略初始化聚类中心以优化结果。最后结合手肘法与SSE确定最佳聚类数，完成轨迹的高效分类与可视化分析。
2026-10-14
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本文详细介绍如何利用Python实现基于空间相似度的K-means轨迹聚类。核心内容涵盖从Excel批量读取含经纬度、速度及方向的轨迹数据，定义并计算基于双向Hausdorff距离的多因素欧氏距离矩阵。通过融合空间、速度与方向权重生成综合距离，并采用非随机策略初始化聚类中心以优化结果。最后结合手肘法与SSE确定最佳聚类数，完成轨迹的高效分类与可视化分析。
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