ジオコーディングされたデータをクラスタリングする場合、見出し（つまり、北緯0度を基準とした移動角度）が関連する変数であることがよくあります。 ただし、これは循環メトリックであり、0度と360度のスケールの極値は実際にはまったく同じ方向であるため、従来のクラスタリングアルゴリズムの問題は、このスケールのブレークポイントの周囲で発生します。 アルゴリズムは、0/360度のマークの両側にある隣接する見出しを、実際には最小の距離であるにもかかわらず、最大の距離であると誤って解釈します。
これを回避する方法は、方位角をサインとコサインに分解することです。これらの出力を組み合わせることで、完全なサイクルの連続性を測定できます。 しかし、これには避けたい欠点があります。クラスタリングが必要な変数がもう1つ追加されます。さらに、私の数学の知識では、正弦波と余弦定理の段階的なセノイダル出力が一定の速度でクラスタリングされることを保証できません。すべての角度（たとえば、正弦波と余弦定理が同じ速度で変化する対角線の周りのスパイクとは対照的）。
だからここに私の質問があります：中間変換を必要とせずにJMPに角度データを適切にクラスター化させるのはどうですか？
ありがとう！
