算法进行的聚类图片的基础上采取的日期

Question

任何人都知道的一个算法，将组照片为基础的事件的日期拍摄照片。很显然，我可以组通过的日期，但是我喜欢的东西更复杂一点，会(可能)能够集团的图片横跨多个天根据该频率超过一定时间跨度。考虑以下几类：

• 1/2/2009 15张照片
• 1/3/2009 20照片
• 1/4/2009 13照片
• 1/5/2009 19的照片
• 1/15/2009 5张照片

潜在的这些将分成两组：

1. 1/2/2009 -> 1/5/2009
2. 1/15/2009

显然会有一些差(s)需要成立。

是否有任何良好确立的方式这样做，其它然后创造我自己的上/下的方法?

Answer 1

你可以申请几乎 任何标准的集群的技术 这个，它只是问题的限定你的距离函数是正确的。当你在做你的矩阵之间的距离你的照片你应该考虑结合的物理地点之间的距离-如果你有了-和时间之间的距离他们的创作的时间戳。 正常化 他们和把他们放在单独的尺寸和你甚至可能只能采取一个正常的欧几里德的距离。

最好的运气。

Answer 2

只是集团的图片，这是连续的天(没有天哪有照片拍摄)结合在一起。

Answer 3

你可以尝试的动态计算的容忍基础上的多少个或多么大(绝对或%)集群，你想要创造。

Answer 4

得到一个有用的群集的照片，根据日期的要求如下：

1)的分类数的应变量，而不是固定的一种先验的集群

2)径的每一个集群应该不超过一具体数额。

聚类的算法是最好的满足这两个要求是的 脱(质量阈值)集群算法.从维基百科：

脱(质量阈值)的集群 (海耶,Kruglyak,Yooseph,1999年)是一个 备选方法的分区 数据，发明基因的聚类。它的 需要更多的计算能力比 k-装置，但是不需要 指定数量的集群 先验，并总是返回同一 结果当运行几次。

虽然它主要用于基因的集群，我认为它会适应的很好，为什么你需要的。

Answer 5

尝试来检测的差距，而不是集群。