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

Posted 2023-03-23

【中文标题】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

【英文标题】：Algorithm to find clusters (min x pts. within y distance of cluster center) of geographical points

【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。

【参考方案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。

【参考方案2】：

您可能需要Clustering algorithms 之一。