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？

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。

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。