Spatio-temporal Clustering

1 介绍

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