Как новичок в машинном обучении, у меня есть набор траекторий, которые могут быть различной длины. Я хочу объединить их, потому что некоторые из нихна самом деле тот же путь и они простоSEEM разные из-за шума.

К тому же,не все они изодинаковые длины, Так что, возможно, хотя Траектория А не совпадает с Траекторией Б, тем не менеечасть Траектория Б. Хочупредставить это собственность после кластеризации, а также.

У меня есть только немного знаний оK-means Clustering а такжеFuzzy N-means Clustering. Как я могу выбрать между ними два? Или я должен принять другие методы?

Любой метод, который принимает во внимание "принадлежность"? (например, после кластеризации у меня есть 3 кластераA, B and C, Один конкретныйtrajectory X принадлежитcluster A, И корочеtrajectory Y, хотя не сгруппированы вA, идентифицируется как частьtrajectory B.)

=================== ОБНОВЛЕНИЕ ======================

Вышеупомянутые траектории являются траекториями пешеходов. Они могут быть представлены в виде серии(x, y) точки или ряд векторов шагов(length, direction), Форма представления находится под моим контролем.