マップポイントを固定クラスターサイズにグループ化しますか?


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約100のグループに分割したい緯度と経度の655ペアのデータセットがあります。グループには、互いに地理的に近い5〜10のペアが必要です。密なグループはより多くのポイントを持つべきであり、疎なグループはより少ないべきです。たとえば、都市のグループは大きく、地方のグループは小さくなければなりません。

この種のグループ化を行うための確立されたアルゴリズムはありますか、それとも最初からアルゴリズムを設計する必要がありますか?

私はgoogle maps v3 apiを使用してこのデータを表示していますが、これは固定データセットであるため、オフラインで数値を計算する準備ができています。


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このような特殊な分析や高度な分析を行うためにGISの快適さを残したい場合は、豊富なオプションが利用可能になります。たとえば、Rで利用可能なすべてのクラスタリングソリューションを確認してください。(他の統計パッケージも、多くのクラスタリングソリューションを提供します。)Rこれらを使用するのに多くの機能は必要ありません。座標を読み取る方法を学び、クラスタリングルーチンを適用し、その結果を書き出す必要があります(必要な場合) GISが後処理できるファイルに。
whuber

サイズの定義を明確にできますか?
ラファエル2014年

回答:


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ここで k-meansクラスタリングアルゴリズムを確認できます

データマイニングでは、k平均クラスタリングは、n個の観測値をk個のクラスターに分割することを目的としたクラスター分析の方法であり、各観測値は最も近い平均を持つクラスターに属しています。これにより、データ空間がボロノイセルに分割されます。

ここで kmeans-postgresqlの実装..そして、私はこのトピックをPostGISでの空間クラスタリングに新しく遭遇しました。ここで、ST_MinimumBoundingCircle関数を使用して@Mike Toewsからチェックアウトできます。

マイキー


kmeans

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