DBSCAN轨迹聚类

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering and Application with Noise）算法可以用于对GPS轨迹进行聚类。通过DBSCAN算法，可以将轨迹数据分成不同的簇，每个簇代表用户经常到访的区域。因此，可以通过这些簇来推测用户的工作地和居住地。DBSCAN是一种无监督的聚类算法，它不需要预先标记的目标来进行聚类，而是根据数据点的密度来进行聚类。DBSCAN算法的原理和参数调节可以参考引用\[1\]和引用\[2\]中的资料。此外，如果你对DBSCAN聚类的可视化感兴趣，可以参考引用\[3\]中的文章。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [DBSCAN聚类︱scikit-learn中一种基于密度的聚类方式](https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/74932608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [DBSCAN聚类](https://blog.csdn.net/hanwanbing/article/details/120694726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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