Geolocation 地理位置聚类

我有一个客户位置流数据，我需要分析和检查每个事件的位置是否是他通常访问的位置，如果不是他通常访问的位置，我需要实时生成警报。 我在研究各种聚类算法，但找不到一种“实时”的好算法

Kmeans对于中心点的数量太过严格。。DBSCAN的重量很重，不确定其速度是否足以实时响应

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你能推荐一个适合实时流处理的吗

我认为DBSCAN足够合适。其最坏情况下的场景复杂度为O（n2），与其他传统算法（如分层算法）相比，这已经足够好了。与kmeans相比，我认为如果您使用空间数据库（如SpatiaLIte或PostGIS）中的ST_形心函数，kmeans是适用的（假定您使用地理数据）。

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在kmeans和DBSCAN之间，我选择DBSCAN，因为我认为解决您的问题的方法是基于密度的实时数据方法。

一个好的DBSCAN实现可以很好地扩展。