哪种聚类算法适合对地理位置进行聚类？
Which clustering algorithm is suitable for clustering geographical locations?
我正在开发一个类似于 Tinder 的应用程序。我猜 Tinder 通过 运行ning 聚类算法对最接近的结果进行分组。
在我的应用程序中，必须类似地根据地理位置对数据进行分组。我可能必须 运行 基于许多输入进行聚类，因此它必须高效。请推荐合适的算法。
没有理由对类似 Tinder 的用例进行分组或聚类：
- 太贵了
- 太静态了
- 它不会增加价值（你不能只向用户展示一个集群）
您要使用的是相似度搜索。查找 a) 附近，b) 最近在线，c) 有共同兴趣，d) 最近未显示的其他用户。
对于正在寻找类似解决方案的人，quora 上有一个关于快速相似性搜索算法的好答案 https://www.quora.com/What-are-some-fast-similarity-search-algorithms-and-data-structures-for-high-dimensional-vectors/answer/Raghavendran-Balu?srid=hYuT
我发现 R-tree 最适合我的应用程序。 R-tree https://github.com/davidmoten/rtree
有一个很好的 github 项目
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