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机器学习路径的好功能

[英]Good features of paths for machine learning

我正在研究ML问题(主要是密度估计和异常检测),路径由坐标(GPS)组成。 除了坐标本身和增量(相邻坐标点之间的变化)和极坐标之外还有哪些其他好的特征? 什么功能使直观,弯曲,平滑和循环显式等直观属性?

对于直线度/曲率,您可能想要计算曲线的近似一阶导数,以获得平滑度的二阶和更高阶导数。 如果通过循环表示多次返回场所的倾向,您可以计算相互交叉的段数。

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