La agrupación de mapa de puntos fijos tamaños de clúster?

Question

Tengo un conjunto de datos de 655 lat/long pares que me gustaría dividir en alrededor de 100 grupos. Un grupo debe tener 5-10 pares que están geográficamente cerca el uno del otro. Grupos densos debería tener más puntos, dispersos grupos deben tener menos. Por ejemplo urbana agrupaciones deben ser más grandes, rurales más pequeñas.

Hay establecido un algoritmo para realizar este tipo de agrupación, o voy a tener que diseñar desde cero?

Estoy usando google maps api v3 para visualizar esta información, pero como es un fijo del conjunto de datos estoy preparado para hacer algo fuera de línea los números.

Answer 1

usted puede comprobar fuera de agrupamiento k-means el algoritmo de aquí.

En la minería de datos, agrupamiento k-means es un método de análisis de conglomerados que tiene como objetivo la partición de n observaciones en k grupos en el que cada observación pertenece al cluster con el más cercano a la media. Los resultados de este en una partición del espacio de datos en celdas de Voronoi.

kmeans-postgresql implementación de aquí.. y yo recién cumplen con este tema de agrupamiento Espacial con PostGIS , usted puede comprobar fuera de aquí de @Mike Toews con ST_MinimumBoundingCircle función..

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espero te sirva de ayuda...