지오코딩된 데이터를 클러스터링할 때, 헤딩(즉, 0도 북쪽에 대한 이동 각도)은 종종 관련 변수입니다. 그러나 이것은 원형 메트릭으로, 0도와 360도의 척도의 극한 값이 실제로 정확히 같은 방향이기 때문에, 이 척도 중단점 주변에서 고전적 클러스터링 알고리즘에 대한 문제가 발생합니다. 알고리즘은 0/360도 마크의 양쪽에 있는 인접한 헤딩을 실제로는 최소 거리일 때 최대 거리로 잘못 해석합니다.
제가 이 문제를 해결하는 방법은 헤딩 각도를 사인과 코사인으로 분해하는 것입니다. 이 두 가지의 결합된 출력은 완전한 사이클에 대한 연속성을 측정하는 것을 보장합니다. 하지만 이 방법에는 제가 피하고 싶은 단점이 있습니다. 클러스터링이 필요한 변수가 하나 더 추가되고, 제 수학 지식으로는 사인과 코사인의 위상적 세노이드 출력이 모든 각도에 대해 일정한 속도로 클러스터링되도록 보장할 수 없습니다(예를 들어, 사인과 코사인이 비슷한 속도로 변하는 대각선 주변에서 스파이크하는 것과는 대조적으로).
제 질문은 이렇습니다. 중간 변환 없이 JMP에서 각도 데이터를 적절히 클러스터링할 수 있는 기능은 어떨까요?
감사해요!
