Descripción: El clustering de trayectorias es un método de aprendizaje no supervisado que se centra en agrupar trayectorias basadas en sus características espaciales y temporales. Este enfoque permite identificar patrones y similitudes en los movimientos de objetos o individuos a lo largo del tiempo, facilitando la comprensión de comportamientos y dinámicas en diversos contextos. Las trayectorias pueden ser representadas como secuencias de puntos en el espacio, cada uno asociado a un instante temporal, lo que permite analizar no solo la ubicación, sino también la dirección y la velocidad de movimiento. Las características que se consideran en el clustering de trayectorias incluyen la forma de la trayectoria, la distancia recorrida, la duración del trayecto y la frecuencia de visitas a ciertos puntos. Este tipo de análisis es especialmente relevante en campos como la geolocalización, la movilidad urbana y el análisis de datos de tráfico, donde se busca optimizar recursos y mejorar la planificación. Al agrupar trayectorias similares, se pueden extraer insights valiosos que ayudan a tomar decisiones informadas y a desarrollar estrategias más efectivas en la gestión de recursos y servicios.
