openlayers 5上的聚类标记 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

openlayers中网格聚类的实现

概述聚类是根据一定的规则将数据进行分类统计，常见的聚类方式有：1、基于行政区划；2、基于空间距离；3、基于业务字段。本文实现了基于固定大小的网格的聚类。效果实现 1....数据源本文的数据源为cesium示例中的全球的机场数据。 2....实现代码网格大小可配置，默认为64；根据聚类的数量进行了分级颜色渲染； class GridCluster { constructor(map, data, size = 64, showPoint...color = '255,10,10' } else if(count 10) { color = '255,138,5'...} else if(count 5) { color = '247,176,76' }

7622 0

基于openlayers实现聚类统计展示

概述：在前面的博文中讲述过基于Arcgis for js如何实现聚类统计展示，在本文中讲述如何基于openlayers实现聚类统计的效果，Arcgis for js聚类统计的博文地址为： http...2、设置显示样式 var style = new OpenLayers.Style({ fillColor: "#ffcc66",...( new OpenLayers.Geometry.Point(data[i].x, data[i].y),...DOCTYPE html> openlayers map...()); map1.addControl(new OpenLayers.Control.Navigation()); map1.zoomToExtent(

1.1K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Openlayers2中聚类的动态实现

概述：前面的文章中，讲述了Arcgis for js中聚类分析与展示，在本文，讲述如何在Openlayers2中聚类分析的实现。实现效果： ? ? ?...实现：主要分为：1、点的聚类；2、聚类点随着地图缩放的更新；3、聚类点的详细。...1、点的聚类与更新 var style = new OpenLayers.Style({ pointRadius: "${radius}",...if ( feature.cluster ) { pix = Math.min( feature.attributes.count, 7 ) + 5;...4.291534423828125E-5, 2.1457672119140625E-5, 1.0728836059570312E-5, 5.364418029785156E-6, 2.682209014892578E

1.6K3 0

机器学习｜聚类（上）

01 聚类任务对于训练样本的标记信息是未知的情况下，我们的目标就会变成通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，我们把这样的学习方法称之为“无监督学习”，而在此类学习任务中，研究最多应用最广的就是...“聚类”。...一般的聚类结果展示如下图所示： ? 基于不同的学习策略，人们设计出多种类型的聚类算法，在学习算法之前，我们先来了解一下性能度量和距离运算。 ?...对于聚类来说，我们把每个类别分成了相应的“簇”，直观上看我们希望“物以类聚”，而想要把很多“簇”聚的好，我们就希望“簇内的相似度”高且”簇间的相似度“低。...image.png 04 K-Means聚类聚类算法中，最典型最常用的算法就是K-Means（K均值）算法，让我们来了解一下K-Means的原理及流程。

6143 0

5种主要聚类算法的简单介绍

在数据科学中，我们可以使用聚类分析从我们的数据中获得一些有价值的见解。在这篇文章中，我们将研究5种流行的聚类算法以及它们的优缺点。...在这两种情况下，这一点都被标记为“访问（visited）”。 3.对于新聚类中的第一个点，其ε距离附近的点也会成为同一聚类的一部分。...5.一旦我们完成了当前的聚类，就会检索并处理一个新的未访问点，这将导致进一步的聚类或噪声的发现。这个过程不断地重复，直到所有的点被标记为访问。...K-Means实际上是高斯混合模型的一个特例，每个聚类在所有维度上的协方差都接近0。其次，根据高斯混合模型的使用概率，每个数据点可以有多个聚类。...因此，如果一个数据点位于两个重叠的聚类的中间，通过说X%属于1类，而y%属于2类，我们可以简单地定义它的类。层次聚类算法层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。

1.4K4 0

【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

基于层次的聚类方法概念 : 将数据集样本对象排列成树结构 , 称为聚类树 , 在指定的层次 ( 步骤 ) 上切割数据集样本 , 切割后时刻的聚类分组就是聚类算法的聚类结果 ; 2 ....划分层次聚类 ( 根节点到叶子节点 ) : 开始时 , 整个数据集的样本在一个总的聚类中 , 然后根据样本之间的相似性 , 不停的切割 , 直到完成要求的聚类操作 ; 5 ....在切割点 1 停止 , 会得到 5 个聚类分组 , \{a\} , \{b\} , \{c\} , \{d\} , \{e\} ; ② 切割点 2 : 在切割点 2 停止...④ 切割点 4 : 在切割点 4 停止 , 会得到 4 个聚类分组 , \{a, b\} , \{c\} , \{d\} , \{e\} ; ⑤ 走完整个流程 : 会得到 5...基于方格的方法 ---- 1 . 基于方格的方法 : 将数据空间划分成一个个方格 , 在这些方格数据结构上 , 将每个方格中的数据样本 , 当做一个数据处理 , 进行聚类操作 ; 2 .

2.9K2 0

基于凸集上投影（POCS）的聚类算法

来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读5分钟本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法，即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。...该算法的工作原理与经典的K-Means算法类似，但在处理每个数据点的方式上存在差异：K-Means算法对每个数据点的重要性加权相同，但是基于pocs的聚类算法对每个数据点的重要性加权不同，这与数据点到聚类原型的距离成正比...算法的伪代码如下所示: 实验结果作者在一些公共基准数据集上测试了基于pocs的聚类算法的性能。下表总结了这些数据集的描述。...聚类结果如下图所示：示例代码我们在一个非常简单的数据集上使用这个算法。...该算法利用POCS的收敛特性应用于聚类任务，并在一定程度上实现了可行的改进。在一些基准数据集上验证了该算法的有效性。

4211 0

探索Python中的聚类算法：层次聚类

在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。...本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。什么是层次聚类？层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇的层次结构。...层次聚类的原理层次聚类算法的核心原理可以概括为以下几个步骤：初始化：首先，将每个样本点视为一个单独的簇。计算相似度：计算每对样本点之间的相似度或距离。...Python 中的层次聚类实现下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的层次聚类模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot...总结层次聚类是一种强大而灵活的聚类算法，能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。通过本文的介绍，你已经了解了层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。

3301 0

K-Means（K 均值）,聚类均值漂移聚类,基于密度的聚类方法,DBSCAN 聚类,K-Means 的两个失败案例,使用 GMMs 的 EM 聚类,凝聚层次聚类

理论上，属于同一组的数据点应该有相似的属性和/或特征，而属于不同组的数据点应该有非常不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是一种在许多领域常用的统计数据分析技术。...如果在这个邻域内有足够数量的点（根据 minPoints），则聚类过程开始，并且当前数据点成为新簇的第一个点。否则，该点将会被标记为噪声（稍后这个噪声点可能仍会成为聚类的一部分）。...重复这个过程直到所有的点被标记为已访问。由于所有点都已经被访问，所以每个点都属于某个簇或噪声。 DBSCAN 与其他聚类算法相比有很多优点。首先，它根本不需要固定数量的簇。...凝聚层次聚类层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法首先将每个数据点视为一个单一的簇，然后连续地合并（或聚合）两个簇，直到所有的簇都合并成一个包含所有数据点的簇。...因此，我们必须求助于一种启发式的方法，该方法在评估可以产生最高模块性分数的聚类上效果良好，而且并不需要尝试每一种可能性。

2341 0

K-means聚类：原理简单的聚类算法

对于监督学习而言，回归和分类是两类基本应用场景；对于非监督学习而言，则是聚类和降维。K-means属于聚类算法的一种，通过迭代将样本分为K个互不重叠的子集。...对于K-means聚类而言，首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。...根据先验知识，确定样本划分为两类，首先随机选择聚类的中心点 ? 计算样本与中心点的距离，将样本划分为不同的cluster ? 根据划分好的结果，重新计算聚类中心点 ?...在传统kemans的基础上，又提出了kmeans++算法，该算法的不同之处在于初始聚类中心点的选取策略，其他步骤和传统的kmeans相同。 kmeans++的初始聚类中心选择策略如下 1....随机选取一个样本作为聚类中心 2. 计算每个样本点与该聚类中心的距离，选择距离最大的点作为聚类中心点 3.

2.5K3 1

物联网资产标记方法研究【二】——基于聚类算法的物联网资产识别算法

那么物联网资产的指纹如何更加有效的提取到呢？我们研究发现在收集到的大量的Banner响应信息中，相同指纹的物联网资产往往在报文的结构和报文的内容上具备很高的相似性。...资产数据向量化提取流程聚类算法包括基于距离的K-Means聚类算法，基于层次划分的Hierarchical Agglomeration聚类算法，基于密度的EM聚类算法，以及DBSCAN等多种不同方式的聚类算法...在海量信息中聚类得到的结果里往往一次聚类难以得到细分的物联网资产设备，因此先利用KMeans算法进行第一次聚类，由于资产数据量大，聚类算法速度不能太慢，所以KMeans算法可以简单高效的得到聚类结果。...然后利用DBSCAN算法对文本聚类的结果进行二次聚类，这样由于第一次聚类结果得到的每个聚类簇的大小相对原来的数据已经小了很多，而且DBSCAN再次进行聚类能够得到噪声更少的聚类效果。...当然现有采用聚类算法的方式还不够完美，一方面对于资产的识别效果严重依赖于算法聚类的效果，无法保证聚类结果中有效的物联网资产出现的数量；另一方面聚类算法本身的稳定程度比较有限，无论是评估效果还是保证算法稳定性都比较困难

1.4K1 0

一种另辟蹊径的聚类：EM聚类

用概率分布去聚类我们常常谈论聚类，是通过距离去定义，比如K-means，距离判别等；今天我们一起谈谈EM聚类，一种基于统计分布的聚类模型，以统计分布作为设计算法的依据。...这样我们从图上直观的了解了：EM聚类。 1，EM聚类是什么？...最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。...M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。 3，EM聚类中聚类数目的问题通常采用BIC信息准则，从数据拟合角度，选择最佳的聚类数目。...4，聚类可视化对聚类结果可视化，可以直观看出类别分布，一目了然，这里我们介绍三个图形，希望能够对你们更好的产出业务结果，升职加薪。一以贯之：还是借助开篇的例子和数据吧！

7112 0

我眼中的变量聚类

变量聚类是数据建模过程中标准的变量选择流程，只要做变量选择，都需要做变量聚类。不仅仅是回归模型需要变量聚类，聚类分析中同样也需要进行变量聚类。...要清楚的是，变量聚类并不是回归模型的附属，它做的只是变量的选择。为什么非要进行变量聚类？建模变量数量不同，变量筛选的耗时也会不同。...变量聚类背后的算法是主成分变量聚类背后的算法是主成分分析，说到主成分，必然要说下我对主成分与因子分析的看法。因子分析和主成分分析之间其实没有什么必然的联系。...变量聚类后如何选择变量变量聚类后，需要从每一类中选取出能够代表该类的那一个变量，我的做法是：优先考虑让业务经验丰富的人去挑选；如果不懂业务，从技术角度，需依据聚类代表性指标1-R^2进行筛选...故选择聚类代表性指标1-R^2较小的变量去代表一类。

1.4K1 0

Spark中的聚类算法

Spark - Clustering 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法；目录：...Dirichlet allocation(LDA)： Bisecting k-means； Gaussian Mixture Model(GMM)：输入列；输出列； K-means k-means是最常用的聚类算法之一...model.transform(dataset) transformed.show(truncate=False) Bisecting k-means Bisecting k-means是一种使用分裂方法的层次聚类算法...：所有数据点开始都处在一个簇中，递归的对数据进行划分直到簇的个数为指定个数为止； Bisecting k-means一般比K-means要快，但是它会生成不一样的聚类结果； BisectingKMeans...是一个预测器，并生成BisectingKMeansModel作为基本模型；与K-means相比，二分K-means的最终结果不依赖于初始簇心的选择，这也是为什么通常二分K-means与K-means结果往往不一样的原因

2.1K4 1

谱聚类的python实现

什么是谱聚类？ ? 就是找到一个合适的切割点将图进行切割，核心思想就是： ? 使得切割的边的权重和最小，对于无向图而言就是切割的边数最少，如上所示。...具体之后求解可以参考：https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/80838865 谱聚类的整体流程？..., 0.66665079]]) （5）特征值分解 lam, V = np.linalg.eig(L_sys) # H'shape is n*n lam = zip(lam, range...0]) H = np.vstack([V[:,i] for (v, i) in lam[:1000]]).T H = np.asarray(H).astype(float) （6）使用Kmeans进行聚类...（7）对比使用kmeans聚类 pure_kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(x1) plt.title('pure kmeans cluster result') plt.scatter

2K3 0

深度学习聚类的综述

来源：机器学习算法与Python实战本文约1200字，建议阅读5分钟本文对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。这篇博客对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。...为了解决改问题，深度聚类的概念被提出，即联合优化表示学习和聚类。 2. 从两个视角看深度聚类 3....从聚类模型看深度聚类 3.1 基于K-means的深度聚类参考：聚类——K-means - 凯鲁嘎吉 - 博客园 3.2 基于谱聚类的深度聚类参考：多视图子空间聚类/表示学习(Multi-view...3.4 基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的深度聚类参考：聚类——GMM，基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类(Deep Clustering by Gaussian...的优化问题，结构深层聚类网络，具有协同训练的深度嵌入多视图聚类 - 凯鲁嘎吉 -博客园。

1.2K2 0

图像聚类的python实现

因为之后的项目要用到影像聚类，之前一直是用ENVI实现，现在想学下python。...学习的这一篇：小项目聚类 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ======准备工作====== 原图像路径 imPath...plt.title("Result1 Image\nRound = {}\nclass = {}".format(roundForLoop, numOfClass)) plt.show() 迭代过程： 1、聚类的迭代过程就是遍历每个像素点...遂将该元素归到离其最近的类。 2、遍历完所有的像素点后，对每一类的像素点求其平均值，并以该值更新对应的keyValueList中的元素，并完成一轮迭代。...4、将该flag矩阵输出，则得到聚类得到的分类结果。

1.8K1 0

说说地图中的聚类

概述虽然Openlayers4会有自带的聚类效果，但是有些时候是不能满足我们的业务场景的，本文结合一些业务场景，讲讲地图中的聚类展示。...需求在级别比较小的时候聚类展示数据，当级别大于一定的级别的时候讲地图可视域内的所有点不做聚类全部展示出来。效果 ? ? ?...对象； clusterField: 如果是基于属性做聚类的话可设置此参数； zooms：只用到了最后一个级别，当地图大于最大最后一个值的时候，全部展示； distance：屏幕上的聚类距离...； data：聚类的数据； style：样式（组）或者样式函数 2、核心方法 _clusterTest：判断是否满足聚类的条件，满足则执行_add2CluserData，不满足则执行..._clusterCreate； _showCluster：展示聚类结果；调用代码如下： var mycluster = new myClusterLayer

6133 0

机器学习中的聚类

认识聚类算法聚类算法API的使用聚类算法实现流程聚类算法模型评估认识聚类算法聚类算法是一种无监督的机器学习算法。...栗子：按照颗粒度分类聚类算法分类 K-means聚类：按照质心分类层次聚类：是一种将数据集分层次分割的聚类算法 DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法谱聚类是一种基于图论的聚类算法聚类算法与分类算法最大的区别...：聚类算法是无监督的学习算法分类算法属于监督的学习算法聚类算法API的使用 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8) n_clusters:开始的聚类中心数量整型...随机选择 K 个样本点作为初始聚类中心计算每个样本到 K 个中心的距离，选择最近的聚类中心点作为标记类别根据每个类别中的样本点，重新计算出新的聚类中心点（平均值）计算每个样本到质心的距离；离哪个近...聚类效果评估 – SC轮廓系数法（Silhouette Coefficient）轮廓系数是一种用于评价聚类效果好坏的指标，它结合了聚类的内聚度和分离度。

660 0

数据科学家必须要掌握的5种聚类算法

给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。...现在，我们来看看数据科学家们需要掌握的5种常见聚类算法以及它们的优缺点！ ▌K-均值聚类 K-Means可能是最知名的聚类算法，没有之一。在很多介绍性的数据科学和机器学习课程中，都有讲授该算法。...4、重复步骤2和3两个过程直到确定了聚类中的所有点才停止，即访问和标记了聚类的ε邻域内的所有点。 5、一旦我们完成了当前的聚类，就检索和处理新的未访问的点，就能进一步发现新的簇或者是噪声。...▌凝聚层次聚类分层聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法首先将每个数据点视为一个单一的簇，然后连续地合并（或聚合）成对的簇，直到所有的簇都合并成一个包含所有数据点的簇。...与K-Means和GMM的线性复杂性不同，层次聚类的这些优点是以较低的效率为代价，即它具有O（n3）的时间复杂度。 ▌结论数据科学家应该掌握的前5种聚类算法！

8995 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭