【发布时间】：2013-07-21 06:08:51
【问题描述】：
我正在尝试根据拍摄地点和拍摄时间对照片进行聚类。我的聚类算法要求我定义每两点之间的距离函数，（在本例中，每两张图片。）
对于时间参数的良好转换有什么想法吗？我曾考虑使用欧几里得距离作为纬度/经度，但我不知道时间参数需要哪种转换才能计算受时间影响的距离。
【问题讨论】：
标签： cluster-analysis euclidean-distance
【发布时间】：2013-07-21 06:08:51
【问题描述】：
尝试使用例如星展扫描。如果您查看通用版本 (GDBSCAN)，很明显您还可以在同一时间。
这是通用 DBSCAN 框架内 DBSCAN 的直接扩展。
使用索引来加速你的算法会有点棘手，但 ELKI 应该足够灵活以允许这样的扩展并且非常快。
关于纬度/经度，不要在经纬度上使用欧几里得距离。如果您首先将数据投影到本地坐标系中，例如单个 UTM 区域，则可以（如果您的数据跨越全球，这将不起作用）。但是使用大圆近似值之一。 ELKI 已经为此提供了索引支持，您应该能够轻松添加时间组件（特别是，因为您只需要阈值）。
【讨论】：
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感谢您的帮助。但是，您建议采用启发式方法：尝试设置 1 天 s 100 米。我正在尝试更系统地找到一些东西。
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好吧，如果您知道米与天之间的任何数学关系...我不知道。您知道，有时您必须设置一些参数来更精确地定义您的问题并获得更好的结果。无参数算法通常是废话。