谷歌地图中的多个数据集答案

【问题标题】：Multiple data sets in Google maps谷歌地图中的多个数据集
【发布时间】：2012-11-15 10:30:38
【问题描述】：

我正在尝试对全国成千上万的人进行分类。

我知道大约有 60 类人，而且分布绝对不是随机的。 15,000 到 20,000 人属于一个类别，很少有类别中没有任何人。

最后我列出了以下数据 [lat/long, categoryId, count] - 在给定的 lat/long 中有 #count 个属于 #categoryId 的用户。

我确实有数千个这样的列表，并且正在尝试将它们全部显示在 Google 地图中。

我绝对需要在视觉上分别对比每个类别，以便我可以检查哪个类别与其他类别的人相处得很好。此外，我还想清楚地显示更大的#count（如果我们选择在圆圈中显示所有数据，比如更大的圆圈或其他东西）。

现在可以显示所有内容，但 UI 变得非常混乱，没有人能够从数据中理解任何意义。关于如何可视化这些数据的任何想法？是否有任何技术（一些 javascript 插件已经这样做了？）

这是我试图解决的真正问题的代理。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

为什么不对数据应用聚类算法并对地图上的点进行聚类以提高可读性。我们在这个项目上做了类似的事情：

【讨论】：

这很有帮助，坦率地说，我想到了这一点，最终我得到了太多重叠的圆圈，看到这也成了问题。
说实话，不太确定如何避免圆圈重叠。也许提供一种方法来选择在任何时候显示哪些颜色/类别，以使数据更易于管理。
是的，我正在与业务团队进行谈判。如果你不介意，你能告诉你使用的是哪种聚类算法吗？我从一个遗留项目中获取了代码，它需要很长时间才能运行。
不幸的是，我已经从那家公司离职了，因此我无法再访问该代码。这是我们当时的Oracle专家构建的聚类算法。我不确定她是背着自己写的还是跟着别人写的。我怀疑她自己写的，因为她很好。
没关系，我会在某个地方碰碰运气。谢谢:)