Модели линейных динамических систем используются для анализа результатов кластеризации траекторий объектов по методу полиномиальных регрессий. Преимуществом этих моделей является уменьшение размерности анализируемого пространства. Для проекций траекторий кластера по каждому измерению выделяется наиболее информативная составляющая (полиномиальная регрессия) и проявляется тонкая структура кластера. Эффективность моделей линейных динамических систем демонстрируется на примере анализа результатов кластеризации для траекторий движения самолетов в воздушном пространстве аэропорта. Ключевые слова: анализ данных, многомерные траектории, кластеризация, полиномиальная регрессия, фильтр Калмана, сглаживатель Рауха, линейные динамические системы, алгоритм ожидания и максимизации правдоподобия
