orale 大量经纬度数据用k-means聚类算法案例

假设我们有一个包含经纬度信息的数据集，可以使用Oracle数据库中的Sdo_Geometry类型来存储经纬度信息。假设我们已经将数据集存储到了一个名为mytable的表中，其中经度和纬度信息存储在名为longitude和latitude的列中。

下面是使用k-means聚类算法对该数据集进行聚类的步骤：

1. 创建一个存储聚类结果的表：

CREATE TABLE clusters (
    cluster_id NUMBER,
    longitude NUMBER,
    latitude NUMBER
);

2. 定义聚类的参数，如聚类的数量K、迭代次数等：

DECLARE
    k NUMBER := 5;
    max_iterations NUMBER := 10;
    threshold NUMBER := 0.01;
BEGIN
    ...
END;

3. 随机选择K个中心点，并将其存储到一个临时表中：

CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE temp_centers (
    center_id NUMBER,
    longitude NUMBER,
    latitude NUMBER
) ON COMMIT PRESERVE ROWS;

INSERT INTO temp_centers
SELECT ROWNUM, longitude, latitude
FROM mytable
SAMPLE(5);

4. 迭代计算每个数据点到最近的中心点，并将其划分到对应的簇中：

FOR i IN 1..max_iterations LOOP
    -- 计算每个数据点到每个中心点的距离
    INSERT INTO clusters (cluster_id, longitude, latitude)
    SELECT t.center_id, m.longitude, m.latitude
    FROM mytable m, temp_centers t
    WHERE SDO_GEOM.SDO_DISTANCE(
        SDO_GEOMETRY(2001, 8307, SDO_POINT_TYPE(m.longitude, m.latitude, NULL), NULL, NULL),
        SDO_GEOMETRY(2001, 8307, SDO_POINT_TYPE(t.longitude, t.latitude, NULL), NULL, NULL),
        0.005, 'unit=M') < threshold
    ORDER BY t.center_id, m.longitude, m.latitude;
    
    -- 更新每个簇的中心点
    DELETE FROM temp_centers;
    INSERT INTO temp_centers (center_id, longitude, latitude)
    SELECT cluster_id, AVG(longitude), AVG(latitude)
    FROM clusters
    GROUP BY cluster_id;
    
    -- 如果中心点没有发生变化，则停止迭代
    IF SQL%ROWCOUNT = 0 THEN
        EXIT;
    END IF;
    
    -- 清空聚类结果表
    DELETE FROM clusters;
END LOOP;

5. 查看聚类结果：

SELECT cluster_id, COUNT(*) AS num_points
FROM clusters
GROUP BY cluster_id;