下载文档原格式
mapabcgl 点聚合处理方法
在地图ABC中，点聚合处理是一种重要的数据挖掘和处理技术，其目标是将具有相似特征的点聚合在一起，以实现数据降维和特征提取。
以下是点聚合处理的一些常见方法：
1. K-means聚类算法：这是一种非常流行的点聚合处理方法，通过将点分为K个聚类，使得每个聚类内的点尽可能相似，不同聚类之间的点尽可能不同。
2. 层次聚类算法：这种方法基于距离度量，通过逐步合并最接近的点或聚类来形成更大的聚类。
3. DBSCAN算法：这是一种基于密度的聚类算法，可以找到任意形状的聚类，并过滤掉噪声点。
4. 谱聚类算法：这种方法基于图的划分，通过将点连接成图，并找到将图划分为K个连通组件的最佳方法，来实现点的聚合。
5. 自组织映射（SOM）算法：这是一种神经网络算法，通过训练神经网络来学习数据的低维表示，并保持输入空间的数据拓扑结构。
在使用这些算法时，重要的是要选择适合特定数据的算法，并且理解每个算法的优缺点。
例如，K-means算法简单且快速，但可能无法找到非凸形状
的聚类；谱聚类算法可以找到任意形状的聚类，但计算复杂度较高。
在处理大规模数据集时，还需要考虑算法的效率和可扩展性。
bigemap聚合点的用法-回复题主问到了关于bigemap聚合点的用法，下面我将为您详细介绍并逐步回答这个问题。
一、什么是bigemap聚合点？Bigemap 聚合点是一种数据可视化技术，它将大量的点数据聚合成一个或多个集群，从而在地图上显示出点数据的密集度。
聚合点可以帮助用户更好地理解和分析大规模的数据，并从中获取有用的洞察。
二、为什么使用bigemap聚合点？1. 数据可视化: 使用bigemap 聚合点可以将大量的点数据以直观的方式显示在地图上，便于理解和分析，帮助用户从中发现规律和趋势。
2. 节省空间和带宽: 对于包含大量点数据的地图，直接显示每个点可能会导致地图过于拥挤，展示效果不佳。
通过聚合点，可以将大量的点数据压缩为一个或多个集群，从而节省地图展示所需的空间和网络带宽。
3. 保护隐私: 对于一些敏感数据或个人位置信息数据，直接展示每个点的具体位置可能会引发隐私问题。
通过使用聚合点，可以模糊具体位置信息，保护用户隐私。
三、bigemap聚合点的用法1. 数据准备: 首先需要准备大规模的点数据。
数据可以来源于各种数据源，例如传感器监测、移动应用、社交媒体等等。
确保数据包含坐标信息，例如经度和纬度。
2. 聚合点设置: 在Bigemap 平台上，选择合适的地图项目，并打开数据编辑器。
在数据编辑器中，可以找到聚合点设置选项。
根据需求，可以调整聚合半径、聚合方式、聚合图标类型等参数。
3. 数据导入: 将准备好的点数据导入到Bigemap 平台中。
可以通过批量导入、API 接口、数据连接等方式将数据导入。
4. 聚合点效果调整: 在地图上显示聚合点后，可以根据实际效果进行调整。
可以尝试不同的聚合半径和聚合方式，观察聚合点的分布情况和密集度。
5. 展示和分析: 完成聚合点的设置和调整后，即可在地图上展示和分析数据。
通过地图的缩放和拖拽，可以观察不同层级下的聚合点效果，从而深入了解数据的分布和规律。
高德地图算法优化及其实践应用近年来，随着移动互联网的快速发展，互联网巨头、创业公司纷纷涌入用车市场。
作为汽车导航市场的领头羊，高德地图一直在不断优化自己的算法，使得其在市场上拥有了广泛的用户基础。
本文从高德地图的算法优化和实践应用两个方面进行阐述。
一、高德地图算法优化1. 实时路况预测算法高德地图借助卫星云图、气象数据等多元数据，研究适合中国国情的交通状态评估算法，将实时交通状态数据与实时路况建模算法紧密结合。
目前，高德地图能够通过复杂的计算模型及交通数据挖掘，实时更新道路状态信息并进行可视化展示。
2. 即时路线算法高德地图的即时路线算法最大的特点在于其精准。
该算法从即时交通数据、历史交通数据以及城市道路特征三个方面入手，通过算法不断迭代，不断生成更加精准的路线。
同时，该算法也能够自动分析交通拥堵情况，从而选择最佳的路线。
高德地图一直在不断优化该算法，并且同步更新适用于多平台的算法。
3. 费用预估算法在目的地确定后，高德地图的费用预估算法被用来估算行车费用，并为用户提供优化路线建议。
该算法考虑了车的燃油消耗、车速、公路收费情况、路线长度和交通流量等因素。
通过对汽车行驶数据和路况数据的综合分析，该算法不断优化，从而保证用户得到的最优路线建议。
二、高德地图实践应用1. 实时路况展示基于高德地图强大的算法和数据支持，用户能够通过高德地图的实时路况展示功能，直观地了解自己行驶路线的实时交通情况。
同时，该功能还可以提醒用户需要避开的路段，方便用户的出行。
2. 商品推荐服务高德地图为用户提供针对性的服务，让用户能够在出行的同时，获得更加便捷的购物和用餐体验。
基于高德地图海量的用户行为数据和算法模型，其可为用户提供高度个性化的商品推荐服务，让用户能够在实时路线规划的过程中，更便捷地获取到自己需要的商品信息。
3. 虚拟现实导航高德地图还在尝试新的技术并进行实践应用。
近期，其推出了基于虚拟现实技术的导航功能，不仅能够实现更精准、更清晰的语音导航，还可以灵活选择目的地和路线、随意改变导航视角、展开模拟导航等实用功能。
地图数据处理中的算法与应用随着信息技术的发展，地图数据处理越来越重要。
在现代社会中，我们离不开地图与位置服务，无论是导航、出行、安全和电商等诸多领域都需要地图数据的支撑。
现今地图数据处理的发展主要取决于以下几个方面:算法的提高，数据的准确性，以及硬件设备的进步。
在这篇文章中，我们将会探讨地图数据处理中的算法与应用。
一、地图基础数据地图数据处理的第一步就是获取地图基础数据。
地图基础数据是通过测量、影像获取和传感器数据等多种方式，收集了地理位置、坐标、形状、区域、道路等要素信息并存储在数据库中。
这些地图基础数据构成了地图的基本要素。
二、地图数据处理算法地图数据处理算法是指通过对地图基础数据进行各种算法处理来提取有用信息的过程。
其中应用最广泛的算法有以下几种。
1.距离算法距离算法是地图数据处理中最为基础的算法之一，它可以通过计算两个点之间的距离来确定位置。
一般情况下，我们采用欧几里得距离和曼哈顿距离两种方式。
欧几里得距离是计算两个点之间的最短距离，而曼哈顿距离则是通过计算两点横坐标和纵坐标的差绝对值的和，来计算两点之间的距离。
这两种距离算法都有着相应的应用场景，可以根据具体情况来选择。
2.聚类算法聚类算法是地图数据处理中常用的一种算法，它的主要作用是将数据集按照相似度进行划分。
聚类算法有许多种，其中比较常见的是K-Means聚类算法和DBSCAN聚类算法。
K-Means聚类算法是在数据间距、协方差和相关系数都具有相同权重下，把数据划分成互不相交的K个簇，将每个簇的平均值作为簇的中心来进行聚类。
而DBSCAN聚类算法主要是利用密度来进行聚类，将具有足够高密度的数据点划分到同一个类簇中，而不具有足够高密度的数据点则被视为噪声数据。
3.路径规划算法路径规划算法是地图数据处理的重要应用之一。
在地图服务中，人们往往会以某个点为起点，以另一个点为目的地，然后通过计算最短路径或者最优路径得出符合规划的路径。
路径规划算法有较多的种类，比较常见的有Dijkstra算法、A*算法和深度优先搜索算法。
高德点聚合点对应的样式
高德地图的点聚合功能可以帮助用户在地图上更清晰地展示大
量的地理信息点。
点聚合功能会将地图上接近的点聚合在一起，并
以不同的样式展示聚合点，以便用户更好地理解地图上的信息。
在高德地图中，点聚合的样式通常包括以下几个方面：
1. 聚合点的图标样式，聚合点通常会使用一个特殊的图标来表示，这个图标通常是一个包含数字的圆形或者其他形状的图标，用
来表示在这个聚合点中包含了多少个地理信息点。
2. 聚合点的颜色和大小，聚合点的颜色和大小通常会根据其中
包含的地理信息点的数量来动态调整。
比如，一个包含了很多地理
信息点的聚合点可能会比一个只包含少数几个地理信息点的聚合点
更大、更醒目。
3. 聚合点的交互效果，在用户与地图交互时，聚合点通常会有
一些交互效果，比如当用户放大地图时，聚合点会分裂成更小的聚
合点或者单个的地理信息点，以便用户更清晰地查看地图上的信息。
总的来说，高德地图的点聚合功能会通过图标样式、颜色大小和交互效果等多个方面来展现地图上的聚合点，以帮助用户更好地理解地图上的信息。
这些样式的设计旨在让用户在地图上直观、清晰地看到大量的地理信息点，提升用户体验。
点聚合原理点聚合是一种常见的数据处理和可视化方法，它可以帮助我们更好地理解和分析数据。
在这篇文档中，我们将深入探讨点聚合的原理及其在实际应用中的重要性。
首先，让我们来了解一下点聚合的基本概念。
点聚合是一种将大量数据点进行合并和压缩的技术，以便在地图或图表上更清晰地呈现数据分布和趋势。
在处理大规模地理信息数据时，点聚合可以帮助我们有效地减少数据量，提高数据可视化的效率和质量。
点聚合的原理主要包括以下几个步骤，首先，我们需要确定一个聚合范围，也就是在地图上将相邻的数据点进行合并的区域大小。
然后，我们对数据点进行分组，将落入同一聚合范围内的数据点进行合并，并计算其统计信息，比如数量、平均值等。
最后，我们在地图或图表上以聚合后的数据点为单位进行可视化展示，从而更直观地展现数据的分布和特征。
点聚合在实际应用中具有重要的意义。
首先，它可以帮助我们处理大规模的地理信息数据，减少数据量，提高数据可视化的效率。
其次，点聚合可以帮助我们更清晰地观察数据的空间分布和趋势，从而更好地分析数据，发现规律，做出有效的决策。
此外，点聚合还可以帮助我们在地图上更直观地展现数据的热点区域和密度分布，为城市规划、交通管理、资源分配等提供重要参考。
总之，点聚合作为一种重要的数据处理和可视化技术，在地理信息系统、数据分析和可视化等领域具有广泛的应用前景。
通过深入理解点聚合的原理和重要性，我们可以更好地利用这一技术，为数据分析和决策提供更有力的支持。
希望通过本文的介绍，您对点聚合的原理有了更清晰的认识，并能够在实际应用中更好地运用这一技术，为数据处理和可视化带来更高效和准确的结果。
点聚合算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述点聚合算法是一种用于将大量分散的点数据聚合到一起的算法。
在现代社会中，我们生活在一个数据爆炸的时代，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据往往是分散的、杂乱无章的，而点聚合算法的出现为我们处理这些数据提供了一种有效的方式。
通过点聚合算法，我们可以将分散的数据点按照一定的规则和算法聚合到一起，形成更加清晰、直观的数据展示。
这种聚合过程能够帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势，从而为我们的决策和工作提供更有力的支持。
在本文中，我们将介绍点聚合算法的具体定义、应用领域以及优势，希望通过对点聚合算法的深入讨论，能够帮助读者更好地了解和应用这一算法，从而提升数据处理和分析的效率和准确性。
1.2 文章结构本文将分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分中，将对点聚合算法进行概述，并介绍文章的结构和目的。
在正文部分，将详细解释什么是点聚合算法，探讨它在不同应用领域的运用，以及分析其优势所在。
最后，在结论部分中，将对前文进行总结，展望点聚合算法的未来发展，并结束全文。
通过这样的结构安排，读者可以清晰地了解整篇文章的内容和结构，帮助他们更好地理解点聚合算法的重要性和应用价值。
1.3 目的点聚合算法在大数据分析中起着至关重要的作用，其主要目的是通过对数据集中的点进行聚合，以便快速有效地理解数据的结构和特征。
通过点聚合算法，我们可以发现数据集中的模式和规律，帮助我们更好地理解数据背后的含义和趋势。
此外，点聚合算法还可以帮助我们简化数据集并降低数据的维度，使得数据可视化和分析更加方便和高效。
通过对数据点进行聚合，我们可以减少数据中的噪音和冗余信息，从而更准确地分析数据集并做出决策。
总的来说，点聚合算法的目的是为了帮助人们更好地理解和利用数据，从而提高数据分析的效率和准确性。
通过点聚合算法，我们可以更深入地探索数据集，发现隐藏在数据背后的规律和信息，为数据驱动的决策提供更可靠的支持。
处理关于百度地图数据聚合的若⼲问题⾸先介绍⼀下地图数据聚合的功能，当功能需求在地图上添加⼏百⼏千个marker时，如果加载完成后在移动地图的时候其实是存在卡顿的情况的。
⽽且从⽤户层级来讲，缩放地图的时候marker会存在互相⼲扰，且也不需要这么细致的展⽰。
于是可以做成⼀下这种效果：当缩放到最⼤时，显⽰具体的每⼀个marker：当缩放等级减⼩时直接聚合为⼀个点，显⽰这⾥有多少个marker：这下在缩放和移动的时候可以明显减少卡顿，同时也让⽤户的体验更直观。
具体实现⽅法可以在⽹上查⼀下很容易查到，这⾥直说我遇到的问题。
1.由于点聚合的接⼝是如下进⾏的，必须在onMapStatusChangeListener实现，也就是说地图状态发⽣变化才会⾃动触发聚合。
//定义点聚合管理类ClusterManagermClusterManager = new ClusterManager<MapLockItem>(getActivity(), mBaiduMap);// 设置地图监听，当地图状态发⽣改变时，进⾏点聚合运算mBaiduMap.setOnMapStatusChangeListener(mClusterManager);// 设置maker点击时的响应mBaiduMap.setOnMarkerClickListener(mClusterManager);这就导致进⼊地图界⾯是不会⾃动聚合的，即使调⽤了mClusterManager.cluster()⽅法，也不会发⽣聚合。
⽬前的解决⽅案是地图加载完毕后通过代码⼿动移动了⼀下地图或者切换到地图⾃动缩放⼀下。
2.关于分区聚合，⽐如武侯区聚合⼀个数据，⾦⽜区聚合⼀个数据，这种解决的⽅案，暂时是这样解决的，当缩放到了每个区的时候，直接清除掉地图上所有的marker，同时给每个区添加⾃⼰的聚合marker，数据从服务器api获得；当缩放⼩于区时启动百度地图的数据点聚合。
arcgis for js 4点位聚合实例-回复如何使用ArcGIS for JS 4点位聚合实例。
ArcGIS 是一款功能强大的地理信息系统软件，可以用于地图制作、空间数据分析等各种地理数据处理任务。
ArcGIS for JS 4是其最新版本的JavaScript API，可以帮助开发人员轻松创建交互式的地图应用程序。
在本文中，我们将重点介绍ArcGIS for JS 4的点位聚合功能，该功能可以将大量的点数据聚合为较小数量的集群。
这对于展示大规模数据集而言非常有用，因为太多的点位在地图上会导致混乱和拥挤。
使用点位聚合功能，可以清晰地展示数据的总体分布情况，同时保留了关键点位的信息。
首先，我们需要准备一些点位数据。
假设我们拥有一份包含了全球城市的数据集，每个城市都有一个经度和纬度的坐标。
我们的目标是将这些城市点位聚合为不同的集群。
在ArcGIS for JS 4中，点位聚合功能由esri/views/layers/FeatureLayer 模块提供。
我们需要在代码中引入这个模块，然后创建一个FeatureLayer 实例。
javascriptimport FeatureLayer from "esri/views/layers/FeatureLayer";接下来，我们需要为FeatureLayer实例配置一些参数。
其中最重要的参数是聚合的距离和尺寸。
距离是指两个点位之间的最大距离，超过这个距离的点位将不会被聚合在一起。
尺寸是指集群图标的大小，可以根据需要进行调整。
javascriptconst clusterDistance = 50; 最大距离为50像素const clusterSize = 30; 集群图标大小为30像素然后，我们需要为FeatureLayer实例设置数据源。
可以使用ArcGIS Online提供的世界地图服务作为数据源。
javascriptconst featureLayer = new FeatureLayer({url: "});接下来，我们需要为FeatureLayer实例设置聚合功能。
在线地图的点聚合算法及现状Viky2014目录一、概述 ...............................................................1)什么是地图综合？..................................................2)什么是点聚合？....................................................3)本文关注的重点....................................................二、在线地图点聚合的算法 ...............................................特点..................................................................必要性................................................................运行方式..............................................................表现形式..............................................................算法..................................................................1)基于网格的点聚合算法（Grid-based Clustering）.....................2)基于距离的点聚合算法（Distance-based Clustering）.................3)基于方格和距离结合的点聚合算法（详细）............................4)基于距离和最少点数量限制的点聚合算法..............................5)其他的可用于在线地图点聚合的算法..................................三、在线地图点聚合功能的实现情况 .......................................Openlayers...........................................................Google Maps.........................................................百度地图..............................................................高德地图..............................................................ESRI..................................................................腾讯地图（原搜索地图）...............................................天地图................................................................四、小结 ............................................................... 参考文献..................................................................一、概述1)什么是地图综合？地图综合所要解决的问题是把一个空间目标集合按照专题内容转换为一个最能代表该集合主要空间特征的更抽象的空间目标集合，并符号化该抽象后的空间目标集合，以最有效的方式传输地理空间知识。
2)什么是点聚合？点聚合（point cluster），或又叫点聚类，是地图综合的其中一种方法，主要解决地图中点要素很多时候的表示困难的问题。
点聚合可以用少量的点或图标来表示地图中的所有点，让地图显示更清晰明朗。
如所示。
图1 –在线地图的点聚合示意图3)本文关注的重点本文主要关注二维在线电子地图中点的聚合显示所用到的算法和目前的在线地图对点聚合显示的支持情况。
电子地图中，通常会遇到在某个地区包含成千上万个点要素的情况，若同时加载显示在电子地图中，会显得很乱、覆盖地图底图，也会占用大量系统资源，甚至引发浏览器的崩溃、卡顿，极大的影响用户体验，因此点聚合显示是电子地图十分需要的一项功能。
目前的常见在线地图（或其API）是否支持点聚合？若支持点聚合的算法是什么？是一个值得关注的问题。
本文尝试对这两个问题进行解答。
二、在线地图点聚合的算法特点a)数据相对简单，只有点要素，点没有形状变化，因此没有形状对聚合影响。
b)没有评价聚合精确度的唯一指标，（不考虑运行速度的情况下）不同的算法不同的显示方式对用户体验影响并不会太大。
c)可能需考虑的方面：聚合点中包含的原始点要素最大数量限制、聚合点间的距离限制、点要素的权重、部分缩放级别是否该显示聚合点等。
d)一般的点聚合（聚类）算法对在线地图点聚合虽适用（如K均值法等），但需平衡运行效率和必要性，并且极少见这些复杂方法应用实际的在线地图中。
必要性目前在线地图的点聚合算法已有较成熟的应用，不少在线地图均提供点聚合的功能及API。
点聚合算法虽然相对简单，但却很实用，若缺少了，在线地图则无法对大数据量的点要素进行较好的显示。
对于在线地图的二次开发者来说，这也是一个十分重要的功能，例如要在地图上显示同一个站点中的多个传感器等，若缺少点聚合功能的支持，则是几乎无法辨别清楚地图上的这些传感器点要素。
运行方式点聚合的运算可以放在客户端（浏览器），也可以放在服务端运算（如Google Maps的融合表）完毕再传给客户端。
表现形式在计算机上表现地点的点聚合方式多种多样，并无定论，聚合后的显示样式，不同缩放级别下是否显示不同图标或在以下列举几种常见的表现形式：●多个点聚合后还是点要素，换不同图标显示，或在图标中同时显示该聚合点所包含的原始点要素的数量，点击聚合点后，地图视图会自动切换到该聚合点所包含的所有点的最小包围盒地图范围中。
●多个点聚合后还是点要素，换不同图标显示，或在图标中同时显示该聚合点所包含的原始点要素的数量，点击聚合点后，地图会弹出该聚合点的所聚合的所有点的位置信息，但并不缩放和移动地图。
●多个点聚合后是面要素，以颜色或数字表示所聚合的点的数量，点开后若单位面积内若依然包含较多点则继续显示面要素，若点较少则显示原始的点要素。
此种方法较少见，常见于上述两种方法。
算法本文关注的重点是在线地图点聚合算法的大致情况，而不是每个算法详细的运行效率和优劣情况。
因此，以下对可搜到的在线地图点聚合算法进行简要列举：1)基于网格的点聚合算法（Grid-based Clustering）原理：将地图划分成指定尺寸的正方形（每个缩放级别不同尺寸），然后将落在对应格子中的点聚合到该正方形中（正方形的中心），最终一个正方形内只显示一个点，并且点上显示该聚合点所包含的原始点的数量。
优点：运算速度较快，每个原始点只需计算一次，没有复杂的距离计算。
缺点：有时明明很相近的点，却仅仅因为网络的分界线而被逼分开在不同的聚合点中，此外，聚合点的位置采用的是该网格的中心，而非该网格的质心，这样聚合出来的点可能不能较精确反映原始点的信息。
使用此算法的在线地图：缺。
以下是Google给出的一个基于距离的点聚合示意图：图2 –基于网格的点聚合算法（聚合前）图3 –基于网格的点聚合算法（聚合后）2)基于距离的点聚合算法（Distance-based Clustering）原理：根据点与点之间的距离进行聚合，对每个点进行迭代，若被迭代的点在某个已有聚合点的指定阈值的距离范围内，那么这个点就聚合到该点，否则则新建一个聚合点，如此循环，但聚合后的点的坐标依然是该聚合点创建时的第一个点的坐标位置。
优点：聚合点较精确的反映了所包含的原始点要素的位置信息。
缺点：需要计算点与点之间的距离，计算相对复杂。
使用此算法的在线地图：缺。
以下是Google给出的一个基于距离的点聚合示意图：图4 –基于距离的点聚合算法（原始点要素）图5 –基于距离的点聚合算法（聚合过程）图6 –基于距离的点聚合算法（聚合结果）表1基于距离的点聚合算法（聚合结果）3)基于方格和距离结合的点聚合算法（详细）原理：初始时没有任何已知聚合点，然后对每个点进行迭代，计算一个点的外包正方形，若此点的外包正方形与现有的聚合点的外包正方形不相交，则新建聚合点（区别于前面基于直接距离的算法，这里不是计算点与点间的距离，而是计算一个点的外包正方形，正方形的变长由用户指定或程序设置一个默认值），若相交，则把该点聚合到该聚合点中，若点与多个已知的聚合点的外包正方形相交，则计算该点到到聚合点的距离，聚合到距离最近的聚合点中，如此循环，直到所有点都遍历完毕。
每个缩放级别都重新遍历所有原始点要素。
此方法可以算是基于方格与基于距离的算法的一个结合算法。
优点：运算速度相对较快，每个原始点只需计算一次，可能会有点与点距离计算，聚合点较精确的反映了所包含的原始点要素的位置信息。
缺点：速度不如完全基于方格的速度快等。
使用此算法的在线地图：Google Maps。
以下是Google给出的一个基于方格距离的点聚合示意图：步骤示例：a)默认输入的数组的顺序是如所示的字母顺序。
b)初始计算，从A开始迭代，此时并没有任何聚合点，则在A的位置生成一个聚合点（设为A1），A1的位置与A相同。
c)迭代到B，如所示，由于B的外包正方形与已有聚合点A1的外包正方形相交，所以B应聚合到A1中，新聚合后的聚合点的位置依然保持在A1原来的位置（这主要是因为若采用A与B的质心会花费客户端较大的计算量，这在原始点要素数量较大时影响较大）。
d)迭代到C，由于C的外包正方形不与现有的聚合点A1相交（目前只有A1一个聚合点），因此C需要新建一个新的聚合点（设为C1）。
e)迭代到D，类似于B，D与A1聚合，聚合后依然为A1。
f)迭代到E，新的问题来了，E的外包正方形同时与A1和C1相交，这时需判断E到A1、C1的距离，并将E聚合到距离近的那个聚合点中，这里E 到C1更近，于是E聚合到了C1中。
g)剩下的如此迭代，直至完毕。
图7 –基于方格距离的点聚合算法（原始点要素）图8 –基于方格距离的点聚合算法（聚合过程）图9 –基于方格距离的点聚合算法（聚合结果）表2基于方格距离的点聚合算法（聚合结果）图10 –基于方格距离的点聚合算法（更高缩放级别的聚合结果）图11 –基于方格距离的点聚合算法（缩放到只有一个聚合点的聚合结果）4)基于距离和最少点数量限制的点聚合算法原理：此算法相当于先执行完基于距离的点聚合算法，然后再进行一次聚合点的分解。
