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note: Tag: para
en: These functions implement clustering algorithms for sets of geometries.
fr: Ces fonctions mettent en œuvre des algorithmes de regroupement pour des ensembles de géométries.

note: Tag: title
en: Clustering Functions
fr: Fonctions de clustering

note: Tag: refpurpose
en: Window function that returns a cluster id for each input geometry using the DBSCAN algorithm.
fr: Fonction Window qui renvoie un identifiant de cluster pour chaque géométrie d'entrée en utilisant l'algorithme DBSCAN.

note: Tag: para
en: A "border" geometry, that is within <varname>eps</varname> <link linkend="ST_Distance">distance</link> of a core geometry.
fr: Une géométrie "en bordure", qui se trouve dans <varname>eps</varname> <link linkend="ST_Distance">distance</link> d'une géométrie centrale.

note: Tag: para
en: Availability: 2.3.0
fr: Disponibilité : 2.3.0

note: Tag: title
en: Examples
fr: Exemples

note: Tag: title
en: See Also
fr: Voir aussi

note: Tag: refpurpose
en: Aggregate function that clusters input geometries into connected sets.
fr: Fonction d'agrégation qui regroupe les géométries en entrée en ensembles connectés.

note: Tag: para
en: Availability: 2.2.0
fr: Disponibilité : 2.2.0

note: Tag: refpurpose
en: Window function that returns a cluster id for each input geometry, clustering input geometries into connected sets.
fr: Fonction Window qui renvoie un identifiant de cluster pour chaque géométrie en entrée, en regroupant les géométries en entrée en ensembles connectés.

note: Tag: para
en: Availability: 3.4.0
fr: Disponibilité : 3.4.0

note: Tag: refpurpose
en: Window function that returns a cluster id for each input geometry using the K-means algorithm.
fr: Fonction Window qui renvoie un identifiant de cluster pour chaque géométrie en entrée en utilisant l'algorithme K-means.

note: Tag: para
en: Returns <ulink url="https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering">K-means</ulink> cluster number for each input geometry. The distance used for clustering is the distance between the centroids for 2D geometries, and distance between bounding box centers for 3D geometries. For POINT inputs, M coordinate will be treated as weight of input and has to be larger than 0.
fr: Renvoie le numéro de cluster <ulink url="https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering">K-means</ulink> pour chaque géométrie en entrée. La distance utilisée pour le clustering est la distance entre les centroïdes pour les géométries 2D, et la distance entre les centres des boîtes de délimitation pour les géométries 3D. Pour les entrées POINT, la coordonnée M sera traitée comme le poids de l'entrée et doit être supérieure à 0.

note: Tag: para
en: <varname>max_radius</varname>, if set, will cause ST_ClusterKMeans to generate more clusters than <varname>k</varname> ensuring that no cluster in output has radius larger than <varname>max_radius</varname>. This is useful in reachability analysis.
fr: <varname>max_radius</varname>, si elle est définie, fera en sorte que ST_ClusterKMeans génère plus de clusters que <varname>k</varname> en s'assurant qu'aucun cluster en sortie n'a un rayon plus grand que <varname>max_radius</varname>. Ceci est utile dans l'analyse d'accessibilité.

note: Tag: para
en: Enhanced: 3.2.0 Support for <varname>max_radius</varname>
fr: Amélioré : 3.2.0 Support pour <varname>max_radius</varname>

note: Tag: para
en: Enhanced: 3.1.0 Support for 3D geometries and weights
fr: Amélioration : 3.1.0 Prise en charge des géométries et des poids en 3D

note: Tag: para
en: Generate dummy set of parcels for examples:
fr: Générer un ensemble de parcelles fictives pour les exemples :

note: Tag: para
en: Parcels color-coded by cluster number (cid)
fr: Parcelles codées en couleur par numéro de cluster (cid)

note: Tag: para
en: Partitioning parcel clusters by type:
fr: Partitionnement des clusters de parcelles par type :

note: Tag: para
en: Example: Clustering a preaggregated planetary-scale data population dataset using 3D clusering and weighting. Identify at least 20 regions based on <ulink url="https://data.humdata.org/dataset/kontur-population-dataset">Kontur Population Data</ulink> that do not span more than 3000 km from their center:
fr: Exemple : Regroupement d'un ensemble de données de population préagrégées à l'échelle planétaire en utilisant le clusering 3D et la pondération. Identifiez au moins 20 régions basées sur <ulink url="https://data.humdata.org/dataset/kontur-population-dataset">Kontur Population Data</ulink> qui ne s'étendent pas à plus de 3000 km de leur centre :

note: Tag: para
en: World population clustered to above specs produces 46 clusters. Clusters are centered at well-populated regions (New York, Moscow). Greenland is one cluster. There are island clusters that span across the antimeridian. Cluster edges follow Earth's curvature.
fr: La population mondiale regroupée selon les spécifications ci-dessus produit 46 clusters. Les clusters sont centrés sur des régions bien peuplées (New York, Moscou). Le Groenland est un cluster. Il y a des groupes d'îles qui s'étendent sur l'antiméridien. Les bords des clusters suivent la courbure de la Terre.

note: Tag: refpurpose
en: Window function that returns a cluster id for each input geometry, clustering using separation distance.
fr: Fonction Window qui renvoie un identifiant de cluster pour chaque géométrie en entrée, regroupement en utilisant la distance de séparation.
