我有一个纬度和经度数据集来填充热图.数据太大,将继续日益增加.我需要减少数据量而不会太大地影响热图的性能.我知道我们可以为“重量”添加一个字段,并将两个附近点组合成一个新点,“权重”作为前两个的总和.但我对在哪里种植新观点感到困惑.我认为这不是解决问题的标准方法.我正在使用golang进行实现,但欢迎所有想法.谢谢.
解决方法
正如评论者所提到的,例如,考虑使用加权平均值.
选择一些接近阈值,在该阈值内聚合任何点.对于这些点中的每一个,生成一个合成点,其坐标是其他点的平均值(中值),其权重是所讨论点的计数.生成热图时仅包括合成加权点,以便您可以通过调整接近阈值来减少数据量.
例如：
type Point struct{ X,Y float32 }
type WeightedPoint struct{ Weight,X,Y float32 }
func GetWeightedPoint(ps []Point) WeightedPoint {
n := float32(len(ps))
wp := WeightedPoint{Weight: n}
if n > 0 {
for _,p := range ps {
wp.X += p.X
wp.Y += p.Y
}
wp.X /= n
wp.Y /= n
}
return wp
}
func main() {
ps := []Point{{0.0,0.0},{1.0,{0.5,1.0}}
fmt.Printf("OK: %#v\n",GetWeightedPoint(ps))
// OK: main.WeightedPoint{Weight:3,X:0.5,Y:0.33333334}
}
