रामब्लर मैप्स एपीआई में क्लस्टरिंग

हम रामबलर-कार्ट एपीआई के साथ अपने परिचितों को जारी रखेंगे, और इस बार हम लेबलों के क्लस्टरिंग से निपटेंगे।


जब मानचित्र के एक खंड पर बहुत अधिक अंक केंद्रित होते हैं, तो वे मानचित्र के महत्वपूर्ण हिस्सों को कवर करते हुए, एक दूसरे को ओवरलैप करते हैं। उनके लिए सही लोगों को ढूंढना और चुनना मुश्किल है। और सामान्य तौर पर, यह बहुत साफ नहीं दिखता है।



आप मेकक्लस्टर विधि का उपयोग करके इस समस्या से निपट सकते हैं, जो लेबल को क्लस्टर में जोड़ती है और नक्शे पर केवल क्लस्टर लेबल छोड़ता है जो कनेक्टेड पॉइंट की संख्या को इंगित करता है।

उदाहरण के लिए, क्लस्टरिंग से पहले और बाद में मानचित्र पर मॉस्को फ़ार्मेसियों के लेबल पर विचार करें।

कई टैग बनाने के लिए, हम खोज शब्द "फार्मेसी" के साथ खोज जियोकोडिंग विधि का उपयोग करते हैं। प्राप्त परिणामों से लिए गए निर्देशांक के आधार पर, हम लेबल का निर्माण करेंगे (हम उन्हें "पहले और बाद में" उदाहरण के उदाहरण के लिए बनाएंगे - आमतौर पर बोलते हुए, निर्देशांक की एक सरणी एक क्लस्टर बनाने के लिए पर्याप्त है, आप इसे बाद में देखेंगे)।

var pharmacies = map.search("", function(err, data, transport){ //   var coordArray = []; //   var markerArray = []; //    var items = data.res[0].matches //  for ( var i=0, item; item=items[i]; i++){ //     coordArray[i] = { lon: item.x, lat: item.y }; //  markerArray[i] = map.geometry.create("marker", { coord: coordArray[i] }) } 

अब यह छोटे पर निर्भर है। पाया फार्मेसियों के लेबल की सरणी समूहों में विभाजित है।

  //   (       markerArray,      ) var cl = map.makeCluster(coordArray, { area: "cell", //        //  CSS,      ,    clusterMarker: { "class": "", offsets: {x: -.5, y: -.5}, html: '<div style= "background:#9B2D30; border:1px solid #FFF; color:#FFF; padding:5px; ">${quantity}</div>' } }); console.log(cl); }); 

हो गया

उदाहरण के लिए स्रोत कोड यहाँ उपलब्ध है: maps.rambler.ru/api/examples/TutorialClusterize.html

पुनश्च

क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म के बारे में कुछ शब्द। हम क्वाडट्री का उपयोग करते हैं : सबसे छोटे पैमाने पर नक्शा (ज़ूम स्तर = 1) को 4 वर्गों में विभाजित किया गया है, जिनमें से प्रत्येक को एक नंबर सौंपा गया है: 0, 1, 2, 3. अगले ज़ूम स्तर पर, इन वर्गों में से प्रत्येक को फिर से 4 वर्गों में विभाजित किया गया है। 16 नए वर्ग बड़े के अनुसार क्रमबद्ध हैं: 00, 01, 02, 03, 10, 11, ..., 44.। चौकों को 4 छोटे में विभाजित करने के संचालन को स्केलिंग एन के एक निश्चित स्तर तक दोहराया जाता है, जिसके आधार पर, पहले से ही 4 ^ होंगे। n वर्ग, जिनमें से प्रत्येक में एक अद्वितीय n-अंक संख्या है।
वर्ग की संख्या को जानने के बाद, आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि यह मानचित्र पर कहां और किस पैमाने पर है। ऐसे एक वर्ग पर दिखने वाले लेबल एक क्लस्टर बनाते हैं।
विधि के तर्कों में मैक्समोज़ पैरामीटर को पास करते हुए, हम संकेत करते हैं कि आपको किस पैमाने पर लेबल को समूहों में विलय करना बंद कर देना चाहिए और उन्हें अलग से दिखाना शुरू कर देना चाहिए (जो कि प्रत्येक अपनी जगह पर है)। वास्तव में, मैक्सज़ूम उपरोक्त संख्या n है।