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。

1. 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。
2. 移动熵
   
3. 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