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在Python中的轨迹分析和熊猫学习套件的学习方法:形成点集的轨迹基于Grid表示形式将轨迹建模为字符串.Benchmarked...
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2021-02-04
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Python中的轨迹分析和分类(Pandas和Scikit Learn) 一项针对数据挖掘研究生课程的大学项目。 给我们一个trainset,其中地理点与时间间隔成对。 首先,我们清理数据集,然后形成轨迹(具有相应的路线ID)。 本部分的最后一步是根据_their的total_distance和最大距离(它们的两个点之间)过滤掉一些轨迹。 该项目的目标首先是计算test_set_a1 / a2.csv和train_set.csv的轨迹之间的轨迹相似度。 用于该算法的算法是: 快速动态时间规整(Fast-DTW) ,取自 我实现的最长公共子序列算法。 每次考虑的距离是点的Haver
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Trajectory-Analysis-and-Classification-in-Python-Pandas-and-Scikit-Learn-master.zip (15个子文件)
Trajectory-Analysis-and-Classification-in-Python-Pandas-and-Scikit-Learn-master
test_set.csv 48.97MB
best_classifier.py 2KB
test_set_a2.csv 19KB
down_left_point.py 1KB
test_set_a1.csv 27KB
auxiliaryfunctions.py 4KB
grid_points.py 1KB
classifytraj.py 2KB
lcss_neighbors.py 2KB
train_set.csv.zip 16.04MB
requirements.txt 78B
fast_dtw_neigbors.py 2KB
LICENSE.md 11KB
README.md 2KB
datacleaning.py 3KB
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