我正在使用Android Google Map utils启用标记的群集。我正在用10Markers
当我按下按钮时,我会呼叫:
mGoogleMap.moveCamera(CameraUpdateFactory.newLatLngBounds(getMarkerBoundingBox(), MAP_PADDING));
我的八个标记靠近给定区域,因此它们聚集在一起,我可以看到一个蓝色的球,其中心有数字八。其他两个标记远离另一组,但实际上彼此接近。
我现在看到的是一个带有八个标记的群集,而远处只有一个标记。仅当我放大单个标记(实际上是两个)的区域时,我才能看到两个标记。
我想显示八个标记的群集,但显示两个标记的群集。
如何减少创建集群的距离?在极限情况下,如果标记太近,我希望在缩放级别最后创建一个集群,但不能一个。
我曾尝试改变MAX_DISTANCE_AT_ZOOM
,NonHierarchicalDistanceBasedAlgorithm.java
但没有成功。有任何想法吗??
尝试覆盖shouldRenderAsCluster,因此群集仅从2个项目开始:
声明集群管理器时:
mClusterManager.setRenderer(new CustomRenderer<YOUR_TYPE>(getActivity(), googleMap, mClusterManager));
class CustomRenderer<T extends ClusterItem> extends DefaultClusterRenderer<T> {
public CustomRenderer(Context context, GoogleMap map, ClusterManager<T> clusterManager) {
super(context, map, clusterManager);
}
@Override
protected boolean shouldRenderAsCluster(Cluster<T> cluster) {
//start clustering if at least 2 items overlap
return cluster.getSize() > 1;
}
...
}
我已经实现了一个函数,在运行K-Means聚类算法后,找到距离每个质心最近的数据点。我想知道是否有一个函数可以让我找到距离每个质心最近的M个点。
对于层次聚类法,我们不需要预先指定分类的数量,这个算方法会将每条数据都当作是一个分类,每次迭代的时候合并距离最近的两个分类,直到剩下一个分类为止。 因此聚类的结果是:顶层有一个大分类,这个分类下有两个子分类,每个子分类下又有两个子分类,依此类推,层次聚类也因此得命。 在合并的时候我们会计算两个分类之间的距离,可以采用不同的方法。如下图中的A、B、C三个分类,我们应该将哪两个分类合并起来呢? 单链聚
聚类是一种无监督学习问题,它的目标就是基于相似度将相似的子集聚合在一起。聚类经常用于探索性研究或者作为分层有监督流程的一部分。 spark.mllib包中支持下面的模型。 k-means算法 GMM(高斯混合模型) PIC(快速迭代聚类) LDA(隐式狄利克雷分布) 二分k-means算法 流式k-means算法
内容: 层次聚类法 编写层次聚类算法 k-means聚类算法 安然事件 前几章我们学习了如何构建分类系统,使用的是已经标记好类别的数据集进行训练: 训练完成后我们就可以用来预测了:这个人看起来像是篮球运动员,那个人可能是练体操的;这个人三年内不会患有糖尿病。 可以看到,分类器在训练阶段就已经知道各个类别的名称了。那如果我们不知道呢?如何构建一个能够自动对数据进行分组的系统?比如有1000人,每人有
聚类是一种无监督机器学习方法,它基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群(即集群),常用于新闻分类、推荐系统等。聚类的特点是训练数据没有标注,通常使用数据可视化评价结果。 聚类的常用方法包括 K均值聚类:把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中,使得每个点都属于离它最近的均值(即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。 Affinity Propagation聚类:基于样本之间
使用k-means算法时需要指定分类的数量,这也是算法名称中“k”的由来。 k-means是Lloyd博士在1957年提出的,虽然这个算法已有50年的历史,但却是当前最流行的聚类算法! 下面让我们来了解一下k-means聚类过程: 我们想将图中的记录分成三个分类(即k=3),比如上文提到的犬种数据,坐标轴分别是身高和体重。 由于k=3,我们随机选取三个点来作为聚类的起始点(分类的中心点),并用红黄