将附近的位置聚集到一个点，并忽略远处的位置答案

【问题标题】：Cluster nearby locations to one point and leave out locations which are far将附近的位置聚集到一个点，并忽略远处的位置
【发布时间】：2019-12-17 23:23:18
【问题描述】：

我正在尝试制作一种算法，在该算法中，我想将所有附近的坐标（即纬度和经度）聚集到一个点，然后忽略所有剩余的坐标。当剩余坐标与所有邻近坐标形成的簇之间的距离减小到一定程度时，剩余坐标应在簇内合并。我对这种东西很陌生，如果有人帮助我，我将不胜感激。

例如，对于公共汽车跟踪应用程序，如果在公共汽车站，借助应用程序提供的定位服务将多个人的坐标存储在服务器中，这些附近的坐标应该形成一个集群，以便当这些人乘坐公共汽车，其他公共汽车站的人（他们的坐标将是剩余的）可以在地图上形成的集群的帮助下跟踪公共汽车的位置。当集群接近剩余坐标时，即当公交车即将到达下一个公交车站时，剩余坐标应该在集群内部合并。

【问题讨论】：

到目前为止你尝试了什么？
老实说，我什么也想不通，因为我不知道如何对特定数据集进行聚类。

标签： java android-studio cluster-analysis

【解决方案1】：

这不是聚类分析。您不是在尝试发现未知结构。

相反，您的结构是预定义的（公交车站位置），如果距离足够近，您希望将对象分配到最近的站点。

那是一个简单的邻域查询，没有统计结构发现。如果你有一个好的数据库系统，那么你可以做一个（非正式语法）“选择距离（用户，巴士站）

【讨论】：

所以我假设我的数据库中有所有用户位置的数据，现在我想计算每个用户坐标附近的所有用户坐标的质心（并在地图上显示一个标记）其他和较远的坐标不应包含在质心内。我该怎么做？
选择要包含的数据，计算平均坐标。
我输入了一些随机数据并在MySql中创建了一个表。数据包含一些随机名称以及从谷歌地图中获取的准确的纬度和经度。然后我使用Haversine公式搜索附近和100米距离内的所有坐标。现在我想做的是我想在我的应用程序上标记一个标记，它将表示从表中选择的所有位置的质心。
继续之前的评论：例如，我选择了距离公交车站 100 米半径范围内的所有坐标。现在所有选择的坐标都必须转换为质心，以便我们可以在应用程序上显示一个标记。然后，该质心将向用户显示停靠在公共汽车站的公共汽车的位置。你现在可能已经猜到我正在尝试创建一个公共汽车跟踪系统。我没有直接使用司机位置，而是尝试创建一个算法，该算法将使用乘客位置显示巴士位置。
如果您正在为公交车处理足够的本地数据，请使用 UTM 投影，而不是球面上的半正弦。