前面的话：
本文是近期对空间聚类和特征分析研究的总结性文档之一，有对这些算法有兴趣的同学，可以与我联系，另外如果有同学做毕业论文想做相关想法的，我可以以企业导师的身份进行指导，具体的要求，联系我的时候会详述。
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车辆的的轨迹数据是车辆行驶的客观记录，轨迹中虽然仅仅包含了最基础的位置以及时间信息，但是通过这些信息，可以发掘大量有关车辆以及驾驶员的特征，这篇文章就通过一个简单的分析，来简单说明一下通过车辆轨迹数据进行数据挖掘的实例。
长度和方向，所以行驶特征类推出来，无非就是行车的速度和行车的方向，速度这个问题好理解，但是如何来对速度数据进行特征化，这一直是一个问题。分布性描述数据来进行分析挖掘。
行驶的特征进行识别呢？具体数值就变成了一个区间值，所受的影响就降低很多了。聚类分析。
颜色混杂比较严重，这样就说明了他们的速度变化得比较明显（也就是不够均衡），而b2点之间的颜色变化相对比较少，就说明了b2的车速相对比较均衡。量化对比。速度的密度分布情况进行对比。
旅游车辆的特征与出租车不一样，出租车一天大部分时间都在路上运行，而旅游包车大部分时间都在停车。这样看起来，整个分布好像差不多，我们放大一个细节部分看看，比如10-20这个区间。
以后会逐一说明