聚类时间事件

Question

我有一个关于用点云进行聚类的问题，其中一个维度 - 代表时间 - 受到一定程度的保护。

为了使其更加清晰，请考虑此视频

肉眼可以看到一些密集的云朵像蚊子一样飞来飞去，它们可能代表进入和离开场景的几件事。现在假设我们有一个三维点数组（x，y，时间）并应用一些天真的聚类（比如说DBSCAN）

现在聚类非常好，除了会议事件被考虑在同一个集群中，提出了X轨迹。现在，如果有某种方式可以不同地对待第三个坐标，也许有人可以恢复基本事实。哪种算法可能适合这个问题？

Answer 1

DBSCAN存在基于密度的流变体。

他们应该准确地解决你的集群随着时间的推移缓慢移动的情况，以及集群的出现和消失。

我并不相信所有这些“流媒体”方法。他们似乎没有使用任何真实数据，只有模拟和非自然流，如“扑克手”。