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​随着定位感知设备的普及，轨迹数据已成为地理信息科学领域的核心数据类型之一。轨迹聚类是一项基础但具有挑战性的数据挖掘任务，旨在对相似轨迹进行分组。然而，由于轨迹数据固有的特性和蕴含运动模式，现有轨迹聚类方法面临三大挑战：1️⃣ 密度敏感：难以同时处理高密度和低密度轨迹簇（轨迹分布不均）；2️⃣ 噪声干扰：无法有效区分真是轨迹簇内轨迹与噪声；3️⃣ 参数依赖：需要提前预设轨迹簇的数量（如k-means聚类）或密度阈值（如DBSCAN）。

转载自：http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5478147.htmlHausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度，它是两个点集之间距离的一种定义形式：假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A)) (...