说我有一堆录制的GPS曲目。有些是来自同一条路线的重复旅行，有些来自完全独特的路线，有些是不同的路线，但有一些共同点。
鉴于所有这些数据，我想：
我认为1确实是2的特殊情况。
举一个具体的例子：假设你有大量自行车上班族的每日GPS轨迹。从这些数据中提取基于实际骑行的最受欢迎的自行车通勤走廊，而不是从地方政府制作的自行车地图中，这将是有趣的。
是否有已发布的算法来执行此操作？他们是如何工作的？对论文和/或代码的指示非常感谢。
答案 0 :(得分：1)
您可以使用3D直方图查找地图上访问量最大的点。使用它可以导出最常用的路径。
细节：保持2D矩阵计数并将其初始化为0，X [i，j] = 0。对于每个轨道，增加路径上的X [i，j] s。处理完所有轨道后，将此矩阵的阈值设置为最小阈值（重复行程的最小轨道数是多少？）。
一些实际细节：假设你有一套通过哪条路径的点。您可以使用http://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham%27s_line_algorithm在两个此类点之间的路径上找到一组点。您可能需要绘制“粗线”以说明数据的嘈杂性。