Question

我有一个纬度和经度数据集来填充热图。数据太大，将继续日益增加。我需要减少数据量而不会太大地影响热图的性能。我知道我们可以为“重量”添加一个字段，并将两个附近点组合成一个新点，“权重”作为前两个的总和。但我对在哪里种植新观点感到困惑。我认为这不是解决问题的标准方法。我正在使用golang进行实现，但欢迎所有想法。谢谢。

Answer 1

如评论者所述，例如，考虑使用点的加权平均值。

选择一些接近阈值，在该阈值内聚合任何点。对于这些点中的每一个，生成一个合成点，其坐标是其他点的平均值（中值），其权重是所讨论点的计数。生成热图时仅包括合成加权点，以便您可以通过调整接近阈值来减少数据量。

例如：

type Point struct{ X, Y float32 }

type WeightedPoint struct{ Weight, X, Y float32 }

func GetWeightedPoint(ps []Point) WeightedPoint {
    n := float32(len(ps))
    wp := WeightedPoint{Weight: n}
    if n > 0 {
        for _, p := range ps {
            wp.X += p.X
            wp.Y += p.Y
        }
        wp.X /= n
        wp.Y /= n
    }
    return wp
}

func main() {
    ps := []Point{{0.0, 0.0}, {1.0, 0.0}, {0.5, 1.0}}
    fmt.Printf("OK: %#v\n", GetWeightedPoint(ps))
    // OK: main.WeightedPoint{Weight:3, X:0.5, Y:0.33333334}
}

如何聚合地理编码数据集以减少热图的数量？

1 个答案: