我正在做的项目需要我找到一个点附近的交叉点(搜索街道中心线图层)。对于我的搜索的90+%,我似乎得到了适当的结果,但是在某些情况下,我得到的交叉点在ArcObjects技术上是交叉点,但不是我所需要的。
例如,如果我搜索距离S.Main St上某点最近的交叉点,我应该得到S.Main St和First St.的交叉点。然而,该交叉点恰好是N.Main St、S.Main St、W. First St和E. First St.的交叉点。因此,当我对搜索交叉点的点进行反向地理编码时,我得到的结果是N. Main St & S. Main St。
有没有办法让所有的交叉点都在同一个点上,而不
我尝试对文本数据进行聚类,数据清晰,标记化等。我如何在Kmeans或其他聚类模型中输入相似度矩阵?
from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec, WordEmbeddingSimilarityIndex
from gensim.similarities import SoftCosineSimilarity, SparseTermSimilarityMatrix
documents = list(data['clear_response'])
te
我是斯帕蒂利特的新手。我有以下问题:
select A.*
from linka as A, pointa as B
where Contains(Buffer(B.Geometry, 100), A.Geometry)
实际上,我想要创建100米的缓冲区,并知道哪个链接是包含在其中的。
我能找到插入的'100‘实际上是度值,它给我输出,在这个范围内。
我也可以把度值放在我的查询中,但是从度到米/公里的转换在世界各地是不一样的。我经过了许多地点,并能够知道1度= 110公里左右。但是,从地理信息系统专家和一些参考站点也得到了解,在地球上的每一个极,这是不同的。
例如,在Alta/挪
我正在比较一种国家层次分析的k均值和聚集聚类方法,但是我很挣扎,因为它们分配数字聚类的方式不同,所以即使一个国家(比如加拿大)是一个集群,这个集群在一个版本中是'1‘,在另一个版本中是'2’。我如何协调这两种方法以相同的方式进行聚类,但分配了不同的顺序?
我用两个人的平均数做了一些讨厌的事情,但我很难弄清楚逻辑。
geo_group a_cluster k_cluster
<chr> <int> <int>
1 United States 1 1
2 C