出行链分析

出行链分析主要从移动熵、空间多样性、回旋半径、聚类时序类别分布、聚类时长分布、聚类停留地分布进行特征的训练和识别，最终获得人在空间上的移动及分布特征。

熵：热力学中表征物质状态的参量之一，其物理意义是体系混乱程度的度量； ln是以常量e(e=2.718281828…)为底数的自然对数 lg是以10为底数的对数。移动熵 空间多样性 N为用户a的地点个数。 4-7 . 8.回旋半径的意义？ 9.聚类实现的过程