NV
Size: a a a
2021 April 24
NV
Эдуард опять пеинт открыл...
NV
Нанесли объекты на график. А потом разбиваем их на группы
NV
В кугисе кластеризация только для растров или по пространственному положению (без атрибутов)
NV
Так Эдуард начал писать свой первый публичный плагин
NV
И взял он за основу иерархическую кластеризацию
NV
Которая в свою очередь базируется на вычисленных расстояниях в пространстве признаков,а не физическое расстояние. И по значению расстояний группируем самые близкие, и так несколько шагов
NV
И второй алгоритм, который использовал Эдуард k-means
NV
Есть исходные точки, среди которых рандомно выбирается необходимое количество точек(по количеству классов)
NV
Для каждой исходной точки считаем, какая выбранная точка ближе
NV
После этого среди групп вычисляется новый центр масс, и снова перегруппировываем их по расстоянию до новых точек
NV
И так итеративно определяем центра и группы классов
NV
Выбираем векторный слой, атрибуты и метод
NV
И количество классов
NV
И у каждого объекта определяется его класс и записывается в атрибут
NV
Ещё можно задать веса, такой коэффициент, с которым будет учитываться влияние значений атрибута при расчете расстояний
NV
А потом Эдуард приятно болтал в 80ти электронных письмах с фином, отвечая на его вопросы
NV
А может и не фин