基于K-Means的航迹聚类算法分析案例

1.1基础算法

航迹聚类[14]就是将所有航迹划分成不同簇的过程，使得同一簇中的航迹彼此相似，但与其他簇中的航迹彼此相异。为得到更好的聚类分析效果，选择合适的聚类分析算法尤其关键，目前主流的聚类算法模型有K-Means聚类分许算法、DBSCAN聚类分析算法、层次聚类和Mean-Shift聚类分析算法等。

（1）K-Means聚类算法

K-Means算法是一种经典的基于划分的聚类分析算法[15][16]，K-Means算法的核心思想是：首先设置参数k值，k代表需要把一个数据集划分成k个类，随机地依次指定其中k个对象作为初始聚类的中心，再使用相似性度量将