基于地理半径的推文聚类算法

Question

我想根据指定的地理半径（10米）对推文进行聚类。例如，如果我指定10米半径，那么我希望10米范围内的所有推文都在一个群集中。

一个简单的算法可能是计算每个推文和每个推文之间的距离，但这在计算上非常昂贵。有没有更好的算法来做到这一点？

Answer 1

您可以在quadtree中整理推文。这使得在不查看所有花呢及其位置的情况下很容易找到附近的推文。 四叉树不直接传递距离（因为它基于Manhatten-distance，但它会通过推文提供近距离，之后您可以计算之后的精确距离。

Answer 2

如果你的问题只是计算距离：

1. 请记住：如果您只需要比较，则不应计算距离。改用他们的方块。

   不要比较：

   sqrt（（x1-x2）^ 2 +（y1-y2）^ 2）对10

   比较

   （x1-x2）^ 2 +（y1-y2）^ 2对100

   时间大大减少。

2. 如果您只是在比较距离的平方之前比较坐标，则可以达到其他改进。如果abs（x1-x2）> 1，则不再需要该对。 （这是MrSmith所说的Manchattan距离）

3. 我不知道你如何使用你的点，但是如果它们的设置是稳定的，你可以制作它们的两个数组，并且每个数组根据其中一个坐标对它们进行排序。之后，您只需要检查两个阵列中靠近源1的这些点。