聚合點算法實現

最近項目需要做GPS點位的預警分析，其中有用到點聚集的分析。

從網上找了一些文章看了下，結合別人的思路、例子進行了加工。

具體的思路分析：

1、數據存儲類設計，一個的點的設計，一個是聚合點類；

    public class Point
    {
        /// <summary>
        /// 經度
        /// </summary>
        public double Longitude { get; set; }

        /// <summary>
        /// 緯度
        /// </summary>
        public double Latitude { get; set; }
    }


    public class Cluster
    {
        /// <summary>
        /// 聚類中心點
        /// </summary>
        public Point CenterPoint { get; set; }

        /// <summary>
        /// 聚集包含的點集
        /// </summary>
        public List<Point> Points { get; set; }
    }

2、對於傳入的一組點進行初始化，以及對聚類點的初始化；

    Cluster cluster = new Cluster()
    {
        CenterPoint = points[0],
        Points = new List<Point>
        {
            points[0]
        }
    };
    clusters.Add(cluster);

3、對所有點進行遍歷，找出距離最近的聚類點，如果距離最近的聚類點小於查找的半徑，該點添加到該聚類點內，否則重新建一個聚類點；

int n = points.Count;
// 對所有的點進行遍歷
for (int i = 1; i < n; i++)
{
    double distance = Radius + 1;
    int clusterIndex = 0;           // 存儲距離最近的聚集類的索引
    // 對已有的聚類進行遍歷，找出最近的一個聚類
    for (int j = 0; j < clusters.Count; j++)
    {
        double tempDistance = GeoDistance.GetDistance(clusters[j].CenterPoint, points[i]);
        if (tempDistance < distance)
        {
            distance = tempDistance;
            clusterIndex = j;
        }
    }
    if (distance <= Radius)
    {
        clusters[clusterIndex].Points.Add(points[i]);
        clusters[clusterIndex].CenterPoint.Latitude = clusters[clusterIndex].Points.Sum(t => t.Latitude) / clusters[clusterIndex].Points.Count;
        clusters[clusterIndex].CenterPoint.Longitude = clusters[clusterIndex].Points.Sum(t => t.Longitude) / clusters[clusterIndex].Points.Count;
    }
    else
    {
        cluster = new Cluster()
        {
            CenterPoint = points[i],
            Points = new List<Point>
            {
                points[i]
            }
        };
        clusters.Add(cluster);
    }
}

最后得到的 clusters 就是聚類點集。