请写出实现这种聚类方法的JavaScript代码或python代码

由于地理空间线段聚类涉及到复杂的空间几何计算，我们可以使用Python的geopandas库结合shapely库来编写一个简单的例子。这里假设我们已经有了一个GeoDataFrame `gdf`，其中包含经纬度和方向列。首先，我们需要安装这两个库：

pip install geopandas shapely

然后，我们可以创建一个函数来聚类相似的线段：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, LineString
from sklearn.cluster import DBSCAN

def cluster_segments(gdf, angle_threshold=10, distance_threshold=10):
    # 将起始和结束点转换为LineStrings
    gdf['geometry'] = gdf.apply(lambda row: LineString([row['start_point'], row['end_point']]), axis=1)

    # 将每个线段转换为一个点，代表中心位置
    gdf_clustered = gdf.copy()
    gdf_clustered['geometry'] = gdf.geometry.interpolate(0.5)  # 取中间点作为中心

    # 创建一个新的GeoDataFrame，用于存储聚类结果
    clusters = gpd.GeoDataFrame()

    # 应用DBSCAN进行聚类
    db = DBSCAN(eps=distance_threshold, min_samples=2, metric='haversine')  # 使用Haversine距离
    labels = db.fit_predict(gdf_clustered[['geometry']].values)

    # 将聚类标签添加到原始数据集中
    gdf['cluster'] = labels

    return gdf

# 示例用法
gdf_clustering = cluster_segments(your_gdf, angle_threshold=10, distance_threshold=100)

在这个例子中，我们使用了DBSCAN聚类算法，它不需要预先指定簇的数量。`eps`参数决定了邻域大小，`min_samples`决定了形成核心对象所需的邻居数量。`haversine`是计算两个经纬度点之间大圆距离的函数。

注意这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要调整参数并处理更复杂的情况，比如方向和距离的影响权重。