Что такое кластеризация?
Кластеризация — это метод анализа данных, который позволяет группировать объекты на основе их сходства. Цель кластеризации — разделить данные на группы (кластеры) так, чтобы объекты внутри одного кластера были максимально похожи друг на друга, а объекты из разных кластеров — максимально отличались.
Кластеризация необходима для более удобного просмотра точечного слоя с большим количеством объектов. Когда кластеризация включена, при уменьшении масштаба (отдалении), точки объектов группируются в кластеры, что увеличивает читаемость карты.
Кластеризация необходима для более удобного просмотра точечного слоя с большим количеством объектов. Когда кластеризация включена, при уменьшении масштаба (отдалении), точки объектов группируются в кластеры, что увеличивает читаемость карты.
Зачем применять кластеризацию?
Упрощение визуализации больших данных
При отображении тысяч или миллионов географических точек (например, населённых пунктов, предприятий, событий) карта становится перегруженной. Кластеризация группирует близко расположенные точки, позволяя сократить их количество и сделать карту понятной.
Выявление пространственных закономерностей
Кластеризация помогает определить:
Ускорение работы картографических приложений
При отображении множества точек веб-карты могут замедляться. Кластеризация снижает нагрузку на браузер, показывая вместо каждой точки агрегированные кластеры, что ускоряет загрузку и обновление карты.
Анализ территориального распределения
С помощью кластеризации можно изучить распределение данных в пространстве:
При отображении тысяч или миллионов географических точек (например, населённых пунктов, предприятий, событий) карта становится перегруженной. Кластеризация группирует близко расположенные точки, позволяя сократить их количество и сделать карту понятной.
Выявление пространственных закономерностей
Кластеризация помогает определить:
- Районы с высокой плотностью объектов или событий (например, преступлений, заказов).
- Группы территорий с похожими характеристиками (климатическими, демографическими).
Ускорение работы картографических приложений
При отображении множества точек веб-карты могут замедляться. Кластеризация снижает нагрузку на браузер, показывая вместо каждой точки агрегированные кластеры, что ускоряет загрузку и обновление карты.
Анализ территориального распределения
С помощью кластеризации можно изучить распределение данных в пространстве:
- Группы районов с одинаковыми социально-экономическими показателями.
- Области, требующие внимания (например, районы с нехваткой медицинских услуг).
Примеры применения кластеризации
Кластеризация используется в самых разных задачах: от анализа пространственных данных до создания интерактивных карт. Вот несколько примеров, где кластеризация применяется на практике:
Урбанистика и городское планирование
Кластеризация помогает определить районы с высокой плотностью населения для планирования инфраструктуры (школы, больницы, транспортные узлы).
Использование: анализ загруженности дорог, проектирование новых маршрутов.
Навигационные системы
Пример: Google Maps, Yandex Maps.
Экология и природоохранная деятельность
Кластеризация данных об уровне загрязнения воздуха, воды или почвы помогает выявить "горячие точки" экологических проблем.
Анализ природных рисков
Группировка данных о землетрясениях, наводнениях, оползнях для выделения зон с повышенной опасностью. Используется в планировании мер по снижению последствий природных катастроф.
Сервисы доставки и логистика
Кластеризация заказов для оптимизации маршрутов доставки. Курьеры распределяются по зонам, где заказы сгруппированы по географической близости.
Туризм
Объединение достопримечательностей или гостиниц в кластеры для упрощенной навигации. Выделение туристических зон с высокой плотностью объектов.
Геомаркетинг
Кластеризация данных о клиентах помогает выбрать место для открытия магазина или офиса.
Урбанистика и городское планирование
Кластеризация помогает определить районы с высокой плотностью населения для планирования инфраструктуры (школы, больницы, транспортные узлы).
Использование: анализ загруженности дорог, проектирование новых маршрутов.
Навигационные системы
Пример: Google Maps, Yandex Maps.
- При отображении большого числа объектов на карте (магазины, рестораны) точки объединяются в кластеры.
- Кластеризация улучшает восприятие карты и снижает нагрузку на систему.
- На небольшом масштабе показываются агрегированные кластеры.
- При приближении масштабирования кластеры раскрываются в отдельные точки.
Экология и природоохранная деятельность
Кластеризация данных об уровне загрязнения воздуха, воды или почвы помогает выявить "горячие точки" экологических проблем.
Анализ природных рисков
Группировка данных о землетрясениях, наводнениях, оползнях для выделения зон с повышенной опасностью. Используется в планировании мер по снижению последствий природных катастроф.
Сервисы доставки и логистика
Кластеризация заказов для оптимизации маршрутов доставки. Курьеры распределяются по зонам, где заказы сгруппированы по географической близости.
Туризм
Объединение достопримечательностей или гостиниц в кластеры для упрощенной навигации. Выделение туристических зон с высокой плотностью объектов.
Геомаркетинг
Кластеризация данных о клиентах помогает выбрать место для открытия магазина или офиса.
Реальные примеры:
- Google Maps: динамическая кластеризация точек интереса (POI).
- Uber: кластеризация зон спроса для эффективного распределения водителей.
- Zillow: группировка объектов недвижимости для отображения на карте.
- NASA: создание кластерных карт для изучения изменения климата.
Кластеризация во FlexGIS
На платформе данный раздел доступен для точечных слоев, добавленных на карту в виде вектора.
Шаг 1. Чтобы настроить кластеризацию, необходимо зайти в настройки слоя, нажав на три точки справа от названия.
Затем перейти в раздел Кластеризация.
В параметры кластеризации можно перейти, передвинув переключатель в режим Включено.
Шаг 2. Следующий шаг – настройка параметров. Сначала необходимо выбрать алгоритм кластеризации. Доступно два варианта:
1. Простая группировка
При выборе алгоритма Простая группировка цвет и размер кластера настраиваются пользователем.
2. Круговая диаграмма
При выборе алгоритма Круговая диаграмма у пользователя должна быть настроена стилизация по одному или нескольким атрибутам. Цвет секторов круговой диаграммы кластера будет автоматически импортирован из раздела Стилизация. Размер каждого сектора будет соответствовать количеству попавших в кластер точек с соответствующим значением атрибута.
При настройке Простой группировки можно изменять следующие параметры:
1. Простая группировка
При выборе алгоритма Простая группировка цвет и размер кластера настраиваются пользователем.
2. Круговая диаграмма
При выборе алгоритма Круговая диаграмма у пользователя должна быть настроена стилизация по одному или нескольким атрибутам. Цвет секторов круговой диаграммы кластера будет автоматически импортирован из раздела Стилизация. Размер каждого сектора будет соответствовать количеству попавших в кластер точек с соответствующим значением атрибута.
При настройке Простой группировки можно изменять следующие параметры:
- цвет кластера
- размер кластера.
При настройке Круговой диаграммы можно изменять размер.
Также доступно окно с предварительным просмотром внешнего вида кластера.
Шаг 3. После настройки кластеризации ее можно включать и отключать при помощи нажатия на значок Внешний вид напротив названия слоя.
Конечный вид кластеризации при алгоритме Простая группировка.
Конечный вид кластеризации при алгоритме Круговой диаграмма.
Таким образом, кластеризация помогает эффективно визуализировать данные, анализировать их и принимать обоснованные решения. Она упрощает восприятие, ускоряет работу с картами и открывает новые возможности для анализа территорий.
Читайте новости на нашем телеграм-канале