一時的な緯度/経度が大量にあります。
このデータから軌道のkクラスターを見つけようとしています。このための最良のアプローチは何ですか？
ありがとう。
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kmeans /階層的クラスタリングを使用するには、データの特徴（lat / lon + time）をどのように生成する必要がありますか？
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うまくいけば、これはそれをより明確にするでしょう
これが私のデータがどのように見えるかの例です：
軌道1： time1でのlat1、lon1 time2でのlat2、lon2 ..。 time55でlat55、lon55
軌道2： time343でlat343、lon343 lat344、lon344 at time344 ..。 time376でlat376、lon376
そしてオンとオン（より多くの軌道を結合します）。
つまり、これらの軌道が200個あるとすると、それらを2つのグループにクラスター化します。これにどのようにアプローチすればよいですか？
これにはkmeans/HACを使用する必要がありますか、それとも別の方法を検討する必要がありますか？
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これの目的は、軌道をk個の異なる方向の軌道を表すk個のクラスターに分類することです。
単純に、私は軌道を異なる方向のグループにクラスター化しようとしています。私は彼らの距離の類似性について心配していません。
だから私はこのようなものを見つけたいと思います：
方向1： 軌道4 弾道5 弾道7
方向2： 弾道44 弾道2 弾道27
..。
方向10： 弾道17 弾道8
注：軌道の形状はほとんどが線（直線ではない）であり、一部はループしています。
注：緯度/経度は1つの地域に非常に局所的であるため、地球平面説を使用できます。
方向は非常に粗くすることを目的としています。これを達成するために、軌道間の類似性を計算してそれらをクラスター化するにはどうすればよいですか？
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これがイラストです（私の能力の限りでは）：
軌道をそのような方向に分けたい。