我有一个包含 GPS 坐标（纬度和经度）、时间戳变量和主题 ID 的数据集，用于识别不同的人。我想探索的是两件事：
- 查找在受试者之间共享的频繁路线（或路线段），例如人们从他们家所在的不同地方出发并沿着主要高速公路上班。
- 查找相关主题。与上一个相关，它们是相似的主题（例如，考虑到他们用于通勤的时间）
我查看了此处所示的动态时间扭曲，但它没有考虑到例如，主题可以来自不同的点（但共享一个片段）。
尝试实现 K-Means，但我不确定我的质心是如何定义的（如果我应该考虑时间），如这里讨论的那样，不确定在这种情况下相似距离是否做出了正确的假设。
我查看了有关该母题的一些论文，但它们通常使用预定义的点 A 和 B 并尝试进行聚类，但它们暗示了一些转换数据的好策略。
我知道我错过了我正在寻找的概念的名称，也许你可以指导我对算法/论文进行审查。
提前致谢。