地理的位置のデータベース(long/lat)が与えられた場合、その中にある場所のクラスタを決定/クラスターセンターのxマイルと少なくともy個の場所の合計?地理的位置のクラスタ(クラスタ中心のy距離内の最小x pts)を求めるアルゴリズム
ノースカロライナ州の1000のMcWidgetsのうち、それぞれのクラスタセンターの7マイル以内に20以上の店舗を含む30のクラスタがあります。
大学での私の応用数学コース以来、長い時間がかかりました。古い脳のための助けがあれば、大歓迎です。
地理的位置のデータベース(long/lat)が与えられた場合、その中にある場所のクラスタを決定/クラスターセンターのxマイルと少なくともy個の場所の合計?地理的位置のクラスタ(クラスタ中心のy距離内の最小x pts)を求めるアルゴリズム
ノースカロライナ州の1000のMcWidgetsのうち、それぞれのクラスタセンターの7マイル以内に20以上の店舗を含む30のクラスタがあります。
大学での私の応用数学コース以来、長い時間がかかりました。古い脳のための助けがあれば、大歓迎です。
おそらくClustering algorithmsのいずれかが必要です。
この種の問題の一般的な方法はDensity-based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)です。良い密度パラメータを決定できない場合は、密度パラメータではなく距離パラメータを使用するOrdering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS)アルゴリズムを使用することをお勧めします。
OPTICSアルゴリズムは可能な解決策のようです...リードのおかげです。 – etriad