哪种聚类算法适合聚类地理位置？

Question

我正在开发一个与Tinder类似的应用程序。我通过运行聚类算法猜测Tinder组最接近的结果。 在我的应用程序中，必须根据地理位置类似地分组数据。我可能必须基于许多输入运行群集，因此必须高效。请为它建议合适的算法。

Answer 1

没有理由对类似Tinder的用例进行分组或集群：

• 太贵了
• 太静了
• 它不会增加价值（您不能只向用户展示群集）

您要使用的是相似性搜索。找到附近的其他用户，b）最近在线，c）有一些共同的兴趣，d）最近没有显示。

Answer 2

对于正在寻找类似解决方案的人来说，关于quora的快速相似性搜索算法有一个很好的答案https://www.quora.com/What-are-some-fast-similarity-search-algorithms-and-data-structures-for-high-dimensional-vectors/answer/Raghavendran-Balu?srid=hYuT

我发现R-tree最适合我的应用程序。 R-tree https://github.com/davidmoten/rtree

有一个很好的github项目