如何根据质心的固定半径作为唯一约束对经纬度数据进行聚类？答案

【问题标题】：How to cluster latitude-longitude data based on fixed radius from centroid as the only constraint?如何根据质心的固定半径作为唯一约束对经纬度数据进行聚类？
【发布时间】：2016-09-26 18:51:06
【问题描述】：

我有大约 20 万个纬度和经度数据点。如何对它们进行聚类，使每个聚类的纬度和经度点严格在距离质心 = 1 公里的半径范围内？

我在 R 中尝试了leadercluster 算法/包，但即使我指定半径 =1 公里，它也没有严格执行它，即它给集群提供了很多点，比如在同一个集群中距离集群质心 5 到 10 公里。所以它不符合我的要求。

集群中的点数可以变化，这不是问题。

有没有办法在层次或其他聚类算法中强制执行严格的半径约束？我正在寻找 R/python 中的步骤和实现。我尝试在 stackoverflow 中搜索，但在 r/python 中找不到解决方案。

聚类完成后如何在谷歌地图中可视化聚类质心？

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我在 ELKI 中使用的参数。请验证

【问题讨论】：

标签： google-maps cluster-analysis geospatial latitude-longitude hierarchical-clustering

【解决方案1】：

这不是一个聚类，而是一个set cover类型的问题。至少如果您正在寻找一个好的封面。聚类算法是关于在数据中寻找结构；但您正在寻找一些强制量化。

无论如何，您可以尝试以下两种策略，例如在 ELKI 中：

T1=T2=您的半径的树冠预聚簇。这应该会产生一个覆盖场景的贪婪近似值。
完整的链接层次凝聚聚类，在所需的高度切割。这是相当昂贵的 (O(n^3))。同一个簇中的任意两点最多有这个距离，所以这比你的要求要严格一些。

请注意，您应该使用半正弦（“geo”）距离，而不是欧几里得！

【讨论】：

谢谢。在分层中，您的意思是说设置高度 = 半径（即 1 公里），因为我使用的是半正弦距离？我尝试了分层，但即使我有 16 GB 的 RAM，它的内存也用完了。
您能解释一下使用 T1=T2 进行 Canopy 预聚类的作用吗？我是 ELKI 的新手。当我访问 ELKI 时，我找不到任何 Windows 安装程序。它是 GUI 还是我需要用 Java 编程？你能分享一下windows安装程序的链接吗？
T1,T2 是树冠聚类的属性，请参阅出版物中的定义。它们并不意味着相同，但您可以通过这种方式滥用它。 ELKI 不需要安装程序，只需下载并运行 jar（尽管要获得完整功能，您最终还是需要使用源代码 - GUI 有限制）。
K.在 Hierarchical Clustering 中，您的意思是说 set height =radius？
对于完整的链接，height=radius 是一个安全的选择，height=2*radius 应该是有效的，但你不会知道确切的中心。但它的可扩展性不是很好。如果您在 ELKI 中启用覆盖树，第一种方法可能会快得多。