針對(duì)軌跡聚類算法在相似性度量中多以空間特征為度量標(biāo)準(zhǔn)，缺少對(duì)時(shí)間特征的度量，提出了一種基于時(shí)空模式的軌跡數(shù)據(jù)聚類算法。該算法以劃分再聚類框架為基礎(chǔ)，首先利用曲線邊緣檢測(cè)方法提取軌跡特征點(diǎn)；然后根據(jù)軌跡特征點(diǎn)對(duì)軌跡進(jìn)行子軌跡段劃分；最后根據(jù)子軌跡段間時(shí)空相似性，采用基于密度的聚類算法進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用所提算法提取的軌跡特征點(diǎn)在保證特征點(diǎn)具有較好簡約性的前提下較為準(zhǔn)確地描述了軌跡結(jié)構(gòu)，同時(shí)基于時(shí)空特征的相似性度量因同時(shí)兼顧了軌跡的空間與時(shí)間特征，得到了更好的聚類結(jié)果。