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This project forked from giserwang/spatio-temporal-clustering
使用numpy实现的聚类算法（包括时空聚类算法）
spatio-temporal-clustering's Introduction
Spatio-temporal Clustering
- data/cluster_time：按时间顺序排列的用户行为轨迹
- data/cluster_unix_time：按时间顺序(时间已经转换为时间戳)排列的用户行为轨迹
- data/cluster_unix_time：按时间顺序(时间约束隐含，没有时间字段)排列的用户行为轨迹
- data/cluster_unix_time_indoor：按时间顺序(时间已经转换为时间戳)排列的室内用户行为轨迹，存在楼层ID（存在时间连续，楼层不同的簇集，即1楼与4楼形成两个簇）
- MYDBSCAN：基于密度的聚类DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法的底层实现
- MYAP：基于划分的聚类AP（Affinity Propagation Clustering Algorithm ）算法的底层实现--近邻传播聚类算法
- Adaptive-DBSCAN：自适应的基于密度的空间聚类（Adaptive Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法的底层实现
- MYOPTICS：基于密度的聚类OPTICS（Ordering points to identify the clustering structure）算法的底层实现
- MYKMeans：基于划分的聚类KMeans算法的底层实现
- MYCFSFDP：基于划分和密度的聚类CFSFDP（Clustering by fast search and find of density peaks）算法的底层实现
- ST-DBSCAN：基于DBSCAN改造的时空聚类算法
- Indoor-STDBSCAN：基于DBSCAN改造的室内时空聚类算法，添加了时间约束、楼层约束，以及簇集的合并延时间轴前进不会后退
- ST-OPTICS：基于OPTICS改造的时空聚类算法
- ST-CFSFDP：基于CFSFDP改造的时空聚类算法
- ST-AGNES_DIS：基于凝聚层次聚类（AGNES）改造的时空聚类算法（用距离做阈值，自动生成聚类个数）
- ST-AGNES_SUM：基于凝聚层次聚类（AGNES）改造的时空聚类算法（使用聚类个数做阈值）
- Indoor-STAGNES_DIS：基于凝聚层次聚类（AGNES）改造的室内时空聚类算法（用距离做阈值，自动生成聚类个数）-引入了时间窗口与楼层阈值
- Indoor-STAGNES_NUM：基于凝聚层次聚类（AGNES）改造的室内时空聚类算法（使用聚类个数做阈值）-引入了时间窗口与楼层阈值
- WKM：WKM（Warped K-Means）基于K-Means改造的时空聚类算法（使用聚类个数做阈值）
2.1在本实例中，如果想将代码直接运行需注意以下几点：
- Python版本3.X（本人使用的是Python 3.6）
- numpy版本 1.13.3（其他版本未实验）
- scipy版本 0.19.1（其他版本未实验）
- matplotlib版本 2.1.0（其他版本未实验）
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