任何人都知道一种算法，它会根据拍摄照片的日期将照片分组到事件中。显然我可以按日期进行分组，但我想要一些更复杂的东西（可能）能够根据特定时间跨度的频率对多天的图片进行分组。请考虑以下分组：
这些可能会分为两组：
显然，需要建立一些容忍度。
有没有完善的方法来做到这一点，除了发明我自己的上/下方法？
答案 0 :(得分：6)
你几乎可以申请any standard clustering technique，这只是正确定义你的距离函数的问题。当您在照片之间制作距离矩阵时，您应该考虑位置之间的物理距离（如果有的话）和创建时间戳之间的时间距离。 Normalise他们将它们放在不同的维度上，你甚至可能只能采取常规的欧氏距离。
祝你好运。
答案 1 :(得分：0)
将连续几天拍摄的照片（没有拍摄照片的日子）组合在一起。
答案 2 :(得分：0)
您可能会尝试根据要创建的群集（绝对或％）的数量来动态计算容差。
答案 3 :(得分：0)
要根据日期获得有用的图片聚类，您需要以下内容：
1）簇的数量应该是可变的，而不是先于聚类
固定2）每个簇的直径不应超过特定量。
最能满足这两个要求的聚类算法是QT (quality threshold) clustering algorithm。来自维基百科：
QT（质量阈值）聚类 （Heyer，Kruglyak，Yooseph，1999）是一个 另一种分区方法 数据，发明用于基因聚类。它 需要更多的计算能力 k-means，但不要求 指定簇的数量a 先验，并始终返回相同 运行几次时的结果。
虽然它主要用于基因聚类，但我认为它可以很好地满足你的需要。
答案 4 :(得分：0)
尝试检测Gaps而不是Clusters。