聚合点算法实现

最近项目需要做GPS点位的预警分析，其中有用到点聚集的分析。

从网上找了一些文章看了下，结合别人的思路、例子进行了加工。

具体的思路分析：

1、数据存储类设计，一个的点的设计，一个是聚合点类；

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

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


    public class Cluster
    {
        /// <summary>
        /// 聚类中心点
        /// </summary>
        public Point CenterPoint { get; set; }

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

2、对于传入的一组点进行初始化，以及对聚类点的初始化；

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

3、对所有点进行遍历，找出距离最近的聚类点，如果距离最近的聚类点小于查找的半径，该点添加到该聚类点内，否则重新建一个聚类点；

int n = points.Count;
// 对所有的点进行遍历
for (int i = 1; i < n; i++)
{
    double distance = Radius + 1;
    int clusterIndex = 0;           // 存储距离最近的聚集类的索引
    // 对已有的聚类进行遍历，找出最近的一个聚类
    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 就是聚类点集。