আরকজিআইএস ডেস্কটপ ব্যবহার করে এক্স দূরত্বের মধ্যে এন পয়েন্টগুলির ক্লাস্টারগুলি সন্ধান করছেন?


12

আমরা গুচ্ছ বিশ্লেষণের দুটি পদ্ধতির চেষ্টা করেছি:

... তবে আমাদের স্পেসিফিকেশনটিও পূরণ করে না যার এই 3 টি পরামিতি রয়েছে:

  • পয়েন্ট বৈশিষ্ট্য একটি সেট
  • একটি ক্লাস্টারের মধ্যে এন পয়েন্টস
  • এক্স দূরত্ব ব্যান্ডটি সন্ধান করতে

উদাহরণস্বরূপ "প্রতিটি ক্লাস্টারের 50 মিটারের মধ্যে 10 পয়েন্ট রয়েছে এমন পয়েন্টগুলি আমাকে খুঁজে পান" বা সেই প্রভাবটির জন্য কিছু।

আর্কজিআইএস 10 এ দুটি সরঞ্জাম রয়েছে যা আমি উপরে লিঙ্ক করেছি তবে দুটি ক্লাস্টারের অংশের মধ্যে এন পয়েন্টগুলিকে সম্বোধন করতে পারে না।

আর্কজিআইএস-এ অন্য সরঞ্জামগুলির সাথে আমাদের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করা যেতে পারে? আমি কি ক্লাস্টার বিশ্লেষণকে কল করছি যা একটি নির্দিষ্ট ক্লাস্টারিং টাইপ হিসাবে পরিচিত?

আমাদের অন্য একটি অ্যাপ্লিকেশনে এর একটি সংস্করণ ছিল তবে আমি আর্কজিআইএসের মধ্যে সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে চাইছিলাম।


"আমার অজান্তেই ক্লায়েন্টকে প্রতিশ্রুতি দিয়েছি" ... আমি আপনার ব্যথা অনুভব করছি একটি আরকোবজেক্টস সমাধান গ্রহণযোগ্য হবে?
কर्क কুইকেনডাল

গুচ্ছগুলি তৈরি করা এবং আপনার মানদণ্ডগুলি পূরণ করে না এমনগুলি প্রক্রিয়াজাত করা কি সম্ভব হবে না? তার মানে এই (এবং আমি এই বিশ্লেষণে অভিজ্ঞতার অভাবের কারণে জিজ্ঞাসা করি), বিশ্লেষণের আগে যদি এই তৃতীয় মানদণ্ড দেওয়া হয় তবে ক্লাস্টারগুলি কি পরিবর্তিত হবে ?
নাথানাস

পছন্দ করুন আরকিস 10 সার্ভারের মাধ্যমে জিওপ্রোসেসিং পরিষেবা হিসাবে প্রকাশের প্রয়োজন হওয়ায় আরকোবজেক্টগুলি সম্ভবত সম্ভব নয়।
হাথ

গুচ্ছটি কি একটি বৃত্তের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা দরকার, বা এটি আয়তক্ষেত্রাকার হতে পারে। স্থানাঙ্কগুলি থেকে এমন একটি হ্যাশ তৈরি করা যা একই 50x50 বাক্সে থাকা সমস্ত পয়েন্টের জন্য হ্যাশ কোডটি সহজ।
কर्क কুইকেনডাল

@ কার্ক - আমার মনে হয় এমন একটি বৃত্ত থাকতে হবে।
প্রভু কি

উত্তর:


10

পয়েন্টগুলি সহনশীলতার দিকে বাফার করতে বাফার সরঞ্জামটি ব্যবহার করে দেখুন, প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য একক বহুভুজ তৈরি করতে দ্রবীভূত করুন এবং তারপরে ক্লাস্টারের পয়েন্টের সংখ্যা গণনা করার জন্য একটি জোড় ব্যবহার করুন।

তারপরে ক্লাস্টারের ক্ষেত্রফল এবং পরামিতিগুলি প্রয়োগ করতে পয়েন্টগুলির সংখ্যার মধ্যে অনুপাত ব্যবহার করুন।


+1 এই পদ্ধতির কাজ করা উচিত তবে আমি দেখতে পাচ্ছি না যে অঞ্চলটি সমাধানে আসে।
whuber

অঞ্চল / গণনা একটি ক্লাস্টারের মধ্যে ঘনত্বের একটি পরিমাপ দেয়। এটি পয়েন্টগুলির রৈখিক চেইনগুলি দূর করতে সহায়তা করবে যা ক্লাস্টার হিসাবে বিবেচনা করা উচিত নয়।
ম্যাথু স্নেপ

2
ঠিক আছে, তবে সমস্যার বিবৃতিতে এটির প্রয়োজন হয় না। এটি কেবল "50 মিটারের মধ্যে 10 পয়েন্টের জন্য জিজ্ঞাসা করে", যেমন। আপনি যদি 50/2 = 25 মিটার দ্বারা পয়েন্ট বাফার করেন, তবে 10 বা ততোধিক ওভারল্যাপ রয়েছে এমন যে কোনও জায়গা যেমন ক্লাস্টারের কেন্দ্র হিসাবে যোগ্যতা অর্জন করবে। সম্পন্ন!
whuber

যখন আপনি 'যোগদান' বলতে চাইছেন তখন কি আপনি স্পষ্টতই একটি স্থানগত যোগদানের অর্থ বোঝাতে চান?
প্রভু কি

2

এটি খুব অসুবিধা ছাড়াই আরকোবজেক্টগুলি ব্যবহার করে সম্পন্ন করা যায়।

একটি ম্যাপটোপোলজি তৈরি করুন এবং এতে পয়েন্ট ফিচারক্লাস যুক্ত করুন। আপনার ক্লাস্টার দূরত্ব (50) এর উপর ভিত্তি করে clustertolerance সেট করুন এবং ক্যাশে গড়ে তুলতে

প্রতিটি মাধ্যমে লুপ নোড মধ্যে maptopology.cache.nodes । যদি আইটোপোলজি নোড.প্যারেন্টস.এক অ্যাকাউন্ট> 10 হয় তবে আপনার যা করতে হবে তা করুন।

আমি একটি কাস্টম লেয়ারের জন্য অনুরূপ কিছু করেছি যা প্রতিটি ক্লাস্টার পয়েন্টকে একটি চিহ্ন সহ আঁকায় যার ক্লাস্টারের পয়েন্ট বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যার উপর ভিত্তি করে color বৈশিষ্ট্যগুলি মেমরিতে ক্যাশে হওয়ার কারণে পারফরম্যান্স গ্রহণযোগ্য ছিল - ক্যাশে পুনর্নির্মাণ ব্যয়বহুল অংশ।

এখানে পোস্ট কোড অনুরূপ


অজগর এ কি সম্ভব হবে?
হাথ

আমি ভাবছি না। আরকোবজেক্টস এসডির সাথে পরিচিত নয় এবং এটি ব্যবহারের জন্য লাইসেন্সের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে পুরোপুরি নিশ্চিত নন।
প্রভু কি

2

প্রথম পয়েন্টে যাওয়ার চেষ্টা করুন, তারপরে একটি পুনরাবৃত্ত ফাংশন তৈরি করুন, যা দূরত্বের মধ্যে পয়েন্টগুলি পরীক্ষা করে, এবং তার উপর একই ক্রিয়াকলাপটি সম্পাদন করে, যা দূরত্বের মধ্যে পয়েন্টগুলি অনুসন্ধান করে এবং সেই একই ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করে ইত্যাদি।

আমি সবেমাত্র একটি অনুরূপ ইস্যু সমাধান করেছি, এতে আমাকে একটি নির্দিষ্ট ধারা অনুসারে পয়েন্টগুলির একটি সেট খুঁজে পেতে হয়েছিল; আমি আটটি কোষের (এন, এনডাব্লু, ডাব্লু, এসডাব্লু, এস, এসই, ই, এনই) পয়েন্ট যুক্ত ছিল কিনা তা সন্ধান করার জন্য একটি পুনরাবৃত্ত ফাংশন তৈরি করেছি এবং সেই পয়েন্টটির জন্য একই ফাংশনটি ডেকেছি। যদি তালিকাটিতে x পয়েন্ট থাকে তবে আমি তার চারপাশে বহুভুজকে একত্রিত করি।


1

আমি কেবল ওপেনসোর্স সফ্টওয়্যার ব্যবহার করায় আমার কাছে আরকজিআইএস-এ কোনও ব্যবহারের তথ্য নেই। তবে আমি মনে করি ওপেনলেয়ারদের সাথে এটি একটি সফলতা অর্জন করবে। এখানে একটি ক্লাস্টার কৌশল উদাহরণ রয়েছে, যা আপনি এখানে পেতে পারেন: http://openlayers.org/dev/exults/strategy-cluster.html


-1 ওপি এটি করার জন্য একটি অর্কিগিস উপায় জিজ্ঞাসা করছে। ওপেনলায়ার্স উপায়ে দেওয়া সত্যিই সাহায্য করবে না।
নাথান ডব্লিউ

2
তবে ওপেনলায়ার্সের দৃষ্টিভঙ্গি তাকে অর্কগিসে এটি বাস্তবায়নের জন্য কীভাবে করা হয়েছে তা সন্ধান করতে সহায়তা করতে পারেনি ??
1amtoo1337

1
আমি এই মন্তব্যের সাথে একমত এবং আপনার পদ্ধতির মতো: প্রায়শই আমাদের ধারণা এবং অনুপ্রেরণার জন্য আমাদের আরামের অঞ্চলের বাইরে দেখতে হয়। তবে আমি আপনার উত্তরটি আরও দরকারী মনে করব যদি আপনি এখানে ব্যাখ্যা করা নির্দিষ্ট প্রশ্নের সাথে এই উদাহরণটি কীভাবে সংযুক্ত রয়েছে তা ব্যাখ্যা করতে পারেন। যদিও প্রশ্ন এবং উদাহরণটি "ক্লাস্টার" শব্দটি ভাগ করে, এটি স্পষ্ট নয় যে তারা এটি একই অর্থে ব্যবহার করেছে বা পর্যাপ্ত অনুরূপ সমস্যার সমাধান করে।
whuber

আমি এটিকে উত্সাহিত করেছি কারণ আমি এটি করার একটি ওপেনসোর্স পদ্ধতির সন্ধান করছিলাম এবং যদিও পোস্টটি অর্কগিস চেয়েছিল, আমি প্রায়শই খুঁজে পেয়েছি যে অন্যান্য জিআইএস সিস্টেমে একটি সমাধান আপনাকে উপায়গুলির সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে আপনার পছন্দসই সফ্টওয়্যারটিতে সমাধান পেতে সহায়তা করতে পারে এটি সাধারণ নয়।
জর্জিসি
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.