【问题标题】:Algorithm to find clusters (min x pts. within y distance of cluster center) of geographical points查找地理点的聚类(距离聚类中心 y 距离内的最小 x 点)的算法
【发布时间】:2011-12-09 10:38:29
【问题描述】:

给定一个地理位置数据库(经度/纬度),确定/检测距离集群中心 x 英里范围内且总共至少有 y 个位置的位置集群的最佳方法是什么?

例如在北卡罗来纳州的 1000 个 McWidgets 中,有 30 个集群,每个集群在其各自集群中心 7 英里范围内包含 20 家或更多商店。

自从我在大学学习应用数学课程以来已经有很长一段时间了......对于一个老糊涂的大脑的任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】:

    标签: algorithm math statistics latitude-longitude geo


    【解决方案1】:

    此类问题的常用方法是Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)。如果您无法确定好的密度参数,则可能是一个更好的选择,即Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) 算法,它使用距离参数,而不是密度参数。

    【讨论】:

    • OPTICS 算法似乎是一种可能的解决方案...感谢您的领导。
    【解决方案2】:

    您可能需要Clustering algorithms 之一。

    【讨论】:

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