驾驶风格，高斯聚类，特征提取，NGSIM

利用公开数据集#NGSIM(i-80，US101)中基于换道工况的驾驶风格特征提取和高斯聚类，#driving styles

Note：

该算法是本人paper_sci( has been Publication,JCR Q2)的驾驶风格数据部分；

具体内容：

1. 基于sEMA(对称指数移动平均滤波算法)对原始数据进行数据清洗和滤波；

2. 提取满足单次换道的时候车辆数据(可根据自己需求改), 之前进行车辆伪ID,数据缺失，车辆类型，多次换道，轨迹时空重叠等数据精细处理；

3. 制定详细的基于换道工况的驾驶风格特征表；

4. 提取i-80和US101中满足条件的驾驶风格特征矩阵；特征量相关性分析等

5. 利用高斯聚类算法进行驾驶风格聚类和分析（可以扩展其他类型的聚类算法，如svm, kmeans 等）, 聚类效果很好证明了数据的有效性和可靠性。

代码具有很好的扩展性

ID:61700

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