맵 포인트를 고정 된 클러스터 크기로 그룹화 하시겠습니까?

나는 약 100 그룹으로 나누고 싶은 655 lat / long 쌍의 데이터 세트를 가지고 있습니다. 그룹은 지리적으로 서로 가까운 5-10 쌍을 가져야합니다. 밀도가 높은 그룹은 더 많은 포인트를 가져야하고, 스파 스 그룹은 더 적은 포인트를 가져야합니다. 예를 들어 도시 그룹은 더 크고 농촌 그룹은 더 작아야합니다.

이런 종류의 그룹화를 수행하는 알고리즘이 확립되어 있습니까? 아니면 처음부터 새로 설계해야합니까?

Google지도 v3 API를 사용 하여이 데이터를 표시하고 있지만 고정 데이터 세트이므로 오프라인 숫자 처리를 수행 할 준비가되었습니다.

k- 평균 군집 알고리즘을 여기서 확인할 수 있습니다 .

데이터 마이닝에서 k- 평균 군집화는 각 관측 값이 가장 가까운 평균을 갖는 군집에 속하는 k 개의 군집으로 n 개의 관측치를 분할하는 것을 목표로하는 군집 분석 방법입니다. 이로 인해 데이터 공간이 Voronoi 셀로 분할됩니다.

kmeans-postgresql 구현은 여기에서 .. 그리고 나는이 주제를 PostGIS로 공간 클러스터링 (Spatial clustering with PostGIS)과 새로 만난다. 여기 에서 ST_MinimumBoundingCircle 함수를 사용하여 @Mike Toews에서 확인할 수있다 ..