一种面向百万级数据的热力图生成算法

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针对热力图在大量数据的可视化过程中出现的效率低下甚至无法实现的问题,该文提出一种基于像素的热力图生成算法。利用聚类分析对原始数据进行处理,保留数据属性特征的同时有效减少计算量,对于不同的数据级别具有灵活性;采用面向画布区域的灰度叠加计算方法,较大程度地提高运算效率和精度。基于不同量级的全球地震数据和微博签到数据的可视化实验表明:该算法能够有效提高热力图的生成效率,解决了百万级位置数据快速可视化和分析的问题。
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