基于点的聚类计算热图权重
Calculating heat map weights based on clustering of points
我在 iOS 中有一个 MKLocationCoordinate2D
数组,我想根据这些点的聚类创建这些点的热图。
即某个区域越多权重越高
我发现了很多不同的框架来生成热图,它们都需要自己计算权重(这是有道理的)。
我只是不确定从哪里开始计算。
我可以做一些事情,比如计算每个点与其他每个点之间的平均距离,但我不确定这是否是个好主意。
有人能告诉我如何根据每个点与其他点的接近程度来对每个点进行加权。
谢谢
我通过实现四叉树并使用它来快速获取特定半径内的邻居数量来解决这个问题。
然后我可以改变半径来调整它,但它会很快 return 权重基于每个点有多少邻居。
我在 iOS 中有一个 MKLocationCoordinate2D
数组,我想根据这些点的聚类创建这些点的热图。
即某个区域越多权重越高
我发现了很多不同的框架来生成热图,它们都需要自己计算权重(这是有道理的)。
我只是不确定从哪里开始计算。
我可以做一些事情,比如计算每个点与其他每个点之间的平均距离,但我不确定这是否是个好主意。
有人能告诉我如何根据每个点与其他点的接近程度来对每个点进行加权。
谢谢
我通过实现四叉树并使用它来快速获取特定半径内的邻居数量来解决这个问题。
然后我可以改变半径来调整它,但它会很快 return 权重基于每个点有多少邻居。