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Algoritmo de Clustering dinámico para trayectoria GPS.

Abstract:

Hoy en d´ıa existen varios dispositivos tecnologicos en lo cual permiten extraer datos de ´ trayectorias GPS como son los Smartphone, GPS y sensores etc. Gracias a esta herramienta se puede almacenar en las bases de datos grandes volumenes de datos del recorrido vehicular ´ de taxis de diferentes pa´ıses como son: China, Ecuador y Brasil. Estos datos recolectados se podran evaluar y analizar los agrupamientos de clustering mediante el algoritmo din ´ amico ´ basado en densidad. Para analizar los datos GPS de las bases de datos se realizo modificaciones ´ al archivo csv para que el algoritmo dinamico pueda procesar los datos de las trayectorias GPS ´ y entender los agrupamientos de clustering que se forman dinamicamente. El algoritmo de ´ clustering dinamico basado en densidad trabajan con dos etapas que son: la etapa de distancia ´ y la etapa de densidad. En la etapa de distancia se usa la norma L1 o Manhattan que permite ver la distancia mas cercana de los clustering para agrupar los datos, en cambio en la etapa de ´ densidad se obtiene un resultado final donde se muestra los clustering. Entonces el algoritmo de clustering dinamico basado en densidad muestra los resultados finales del agrupamiento de ´ trayectorias GPS de manera satisfactoria.