如何在Wisp应用中使用JJCluster从不同类别中聚类最近的唯一节点？
人机交互
2020-02-18 v2
摘要
根据用户偏好寻找最佳地点是一项繁琐的任务。它需要人工研究以及大量直观过程，以依据对该地点的一些先前认知找到最佳位置。这主要涉及访问公开可用的空间数据，应用简单算法按给定偏好汇总数据，并在地图上可视化结果。我们引入JJCluster以消除研究某地并在实时可视化位置的严格方式。该算法在Wisp应用中成功找到了城市中心。设计Wisp应用的主要用途是寻找距一组偏好最近、前往未知地点的完美位置。我们还讨论了作为当今动态规划先驱的各种优化算法，以及当数据杂乱时需要可视化来发现模式。然而，这一通用聚类算法可用于其他领域，在这些领域中我们可以探索每种可能偏好以最大化其效用。
引用
@article{arxiv.2002.05886,
title = {How to cluster nearest unique nodes from different classes using JJCluster in Wisp application?},
author = {Jimut Bahan Pal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.05886},
year = {2020}
}
备注
A new type of clustering algorithm is built which helps to find the best place for any location by giving a set of preferences to the application. Source code can be found here: https://github.com/Jimut123/wisp