지오 코딩 된 데이터를 클러스터링 할 때 방향 (즉, 0º 북쪽을 기준으로 한 이동 각도)은 종종 관련 변수입니다. 그러나 이것은 0 도와 360 도의 극한값이 실제로 정확히 동일한 방향 인 원형 메트릭이므로이 스케일 중단 점 주위에 고전적인 클러스터링 알고리즘에 대한 문제가 발생합니다. 알고리즘은 0/360도 표시의 양쪽에있는 인접한 표제를 실제로는 최소 거리에 있지만 최대 거리로 잘못 해석합니다.
이 문제를 해결하는 방법은 방향 각도를 사인과 코사인으로 분해하는 것입니다.이 조합의 출력은 전체 사이클에 대한 연속성을 측정합니다. 그러나 이것은 내가 피하고 싶은 단점이 있습니다. 클러스터링이 필요한 변수를 하나 더 추가하고, 내 수학 지식이 사인 및 코사인의 위상 된 세 노이드 출력이 모든 각도 (사인과 코사인이 비슷한 비율로 변하는 대각선 주변의 스파이크와 반대).
그래서 여기에 내 질문이 있습니다. JMP가 중간 변환없이 각도 데이터를 적절하게 클러스터링하는 것은 어떻습니까?
감사!
