Показано применение моделей непрерывного скрытого профиля для определения центральной траектории в достаточно однородных кластерах проекций многомерных траекторий. Модели непрерывного профиля являются скрытыми марковскими моделями с внутренними состояниями времени и масштаба. Определение центральной траектории кластера позволяет, используя оценку близости по мере косинуса, обнаружить потенциально посторонние траектории кластера, которые представляют движения, находящиеся в зоне риска. Ключевые слова: анализ данных, многомерные траектории, кластеризация, полиномиальная регрессия, модели непрерывного профиля, линейные динамические системы.
