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note: Tag: para
en: These functions implement clustering algorithms for sets of geometries.
ja: これらの関数はジオメトリ集合に対するクラスタリングアルゴリズムを実装したものです。

note: Tag: title
en: Clustering Functions
ja: クラスタリング関数

note: Tag: refpurpose
en: Window function that returns a cluster id for each input geometry using the DBSCAN algorithm.
ja: 入力ジオメトリごとにDBSCANアルゴリズムを使ってクラスタ番号を返すウィンドウ関数です。

note: Tag: title
en: Description
ja: 説明

note: Tag: para
en: A window function that returns a cluster number for each input geometry, using the 2D <ulink url="https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN">Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)</ulink> algorithm. Unlike <xref linkend="ST_ClusterKMeans"/>, it does not require the number of clusters to be specified, but instead uses the desired <link linkend="ST_Distance">distance</link> (<varname>eps</varname>) and density (<varname>minpoints</varname>) parameters to determine each cluster.
ja: 2次元<ulink url="https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN">Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)</ulink>アルゴリズムを使って、入力ジオメトリ毎にクラスタ番号を返すウィンドウ関数です。<xref linkend="ST_ClusterKMeans"/>と違い、クラスタ数の指定は不要ですが、代わりに、クラスタを決定するために、期待する<link linkend="ST_Distance">距離</link>(<varname>eps</varname>)と密度(<varname>minpoints</varname>)のパラメータを使います。

note: Tag: para
en: An input geometry is added to a cluster if it is either:
ja: 入力ジオメトリは、次のいずれかの場合にはクラスタに追加されます:

note: Tag: para
en: A "core" geometry, that is within <varname>eps</varname> <link linkend="ST_Distance">distance</link> of at least <varname>minpoints</varname> input geometries (including itself); or
ja: 「核」ジオメトリという、入力ジオメトリ (自分を含む)のうち少なくとも<varname>minpoints</varname>個が<varname>eps</varname>で指定した<link linkend="ST_Distance">距離</link>の範囲内にあるもの。または

note: Tag: para
en: A "border" geometry, that is within <varname>eps</varname> <link linkend="ST_Distance">distance</link> of a core geometry.
ja: 「境界」ジオメトリという、核ジオメトリから<varname>eps</varname>で指定した<link linkend="ST_Distance">距離</link>の範囲内にあるものです。

note: Tag: para
en: Note that border geometries may be within <varname>eps</varname> distance of core geometries in more than one cluster. Either assignment would be correct, so the border geometry will be arbitrarily asssigned to one of the available clusters. In this situation it is possible for a correct cluster to be generated with fewer than <varname>minpoints</varname> geometries. To ensure deterministic assignment of border geometries (so that repeated calls to ST_ClusterDBSCAN will produce identical results) use an <code>ORDER BY</code> clause in the window definition. Ambiguous cluster assignments may differ from other DBSCAN implementations.
ja: 境界ジオメトリは、複数のクラスタの核ジオメトリの<varname>eps</varname>距離内に存在する場合があることに注意して下さい。どちらに割り当てても正しいので、境界ジオメトリは有効なクラスタの一つに任意に割り当てられます。この状況では、正しいクラスタが<varname>minpoints</varname>ジオメトリより少ないジオメトリで生成される可能性があります。境界ジオメトリの割当の決定性を確実にする (その結果、ST_ClusterDBSCANの呼び出しで同じ結果が生成される)には、ウィンドウ定義内で<code>ORDER BY</code>節を使います。あいまいなクラスタ割当は他のDBSCAN実装とは異なるかも知れません。

note: Tag: para
en: Geometries that do not meet the criteria to join any cluster are assigned a cluster number of NULL.
ja: どのクラスタとの結合の基準に合わないジオメトリは、NULLのクラスタ番号が割り当てられます。

note: Tag: title
en: Examples
ja: 例

note: Tag: para
en: Clustering polygon within 50 meters of each other, and requiring at least 2 polygons per cluster.
ja: 少なくともクラスタごとに二つ以上のポリゴンが必要な50メートル以内のクラスタ。

note: Tag: para
en: Clusters within 50 meters with at least 2 items per cluster. Singletons have NULL for cid
ja: 少なくともクラスタごとに二つ以上のポリゴンがある50メートル以内のクラスタ。一つだけならcidはNULL。

note: Tag: para
en: A example showing combining parcels with the same cluster number into geometry collections.
ja: 同じクラスタ番号の区画をジオメトリコレクションに合併する例。

note: Tag: title
en: See Also
ja: 関連情報

note: Tag: refpurpose
en: Aggregate function that clusters input geometries into connected sets.
ja: 入力ジオメトリを接続関係にある集合にクラスタリングする集約関数です。

note: Tag: para
en: An aggregate function that returns an array of GeometryCollections partitioning the input geometries into connected clusters that are disjoint. Each geometry in a cluster intersects at least one other geometry in the cluster, and does not intersect any geometry in other clusters.
ja: 入力ジオメトリから接続されたものをクラスタとし、クラスタ間は接続されていないように分割してGEOMETRYCOLLECTIONの配列を返す集約関数です。クラスタ内の個々のジオメトリは同一クラスタ内の他のジオメトリの少なくとも一つとインタセクトし、他のクラスタ内のいずれのジオメトリともインタセクトしません。

note: Tag: refpurpose
en: Window function that returns a cluster id for each input geometry, clustering input geometries into connected sets.
ja: 入力ジオメトリごとに接続された集合にクラスタリングを行い、クラスタIDを返すウィンドウ関数です。

note: Tag: para
en: A window function that builds connected clusters of geometries that intersect. It is possible to traverse all geometries in a cluster without leaving the cluster. The return value is the cluster number that the geometry argument participates in, or null for null inputs.
ja: インタセクトするジオメトリの接続されたクラスタを構築するウィンドウ関数です。クラスタを離れることなく、クラスタ内の全てのジオメトリを走査することができます。返り値はジオメトリ引数が入っているクラスタの番号です。入力がNULLの場合にはNULLを返します。

note: Tag: refpurpose
en: Window function that returns a cluster id for each input geometry using the K-means algorithm.
ja: 入力ジオメトリごとにk平均法アルゴリズムを使ってクラスタ番号を返すウィンドウ関数です。

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.
ja: 入力ジオメトリごとの<ulink url="https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering">K平均法</ulink>のクラスタ番号を返します。クラスタリングに使われる距離は、2次元ジオメトリでは重心間の距離、3次元ジオメトリではバウンディングボックスの中心点間の距離です。POINT入力では、M値は入力の重みとして扱われ、0より大きくなければなりません。

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.
ja: <varname>max_radius</varname>が設定されている場合には、ST_ClusterKMeansは、出力クラスタが<varname>max_radius</varname>より半径が大きいクラスタを作らなくなるので、<varname>k</varname>より多いクラスタを生成します。到達可能性分析に使います。

note: Tag: para
en: Enhanced: 3.2.0 Support for <varname>max_radius</varname>
ja: Enhanced: 3.2.0 <varname>max_radius</varname>パラメータに対応しました

note: Tag: para
en: Enhanced: 3.1.0 Support for 3D geometries and weights
ja: Enhanced: 3.1.0 3次元ジオメトリと重みに対応するようになりました

note: Tag: para
en: Generate dummy set of parcels for examples:
ja: 例としてダミーの区画の集合を生成します。

note: Tag: para
en: Parcels color-coded by cluster number (cid)
ja: クラスタ番号 (cid)による色付けを施した区画

note: Tag: para
en: Partitioning parcel clusters by type:
ja: タイプ別による区画の分割

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:
ja: 例: 3次元クラスタリングと重み付けを使った、事前集計した地球規模の人口データセットのクラスタリング。<ulink url="https://data.humdata.org/dataset/kontur-population-dataset">Kontur Population Data</ulink>に基づいて、中心から3000km以下となる、少なくとも 20 の地域が識別されます。

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.
ja: 世界人口を上記仕様でクラスタリングして、46のクラスタを得ました。人口集中地域 (ニューヨーク、モスクワ)にクラスタの中心が来ます。グリーンランドは一つのクラスタです。日付変更線をまたぐクラスタがあります。クラスタのエッジは地球の曲線に従います。

note: Tag: refpurpose
en: Aggregate function that clusters geometries by separation distance.
ja: 分離距離でジオメトリのクラスタリングを行う集約関数です。

note: Tag: para
en: An aggregate function that returns an array of GeometryCollections, where each collection is a cluster containing some input geometries. Clustering partitions the input geometries into sets in which each geometry is within the specified <parameter>distance</parameter> of at least one other geometry in the same cluster. Distances are Cartesian distances in the units of the SRID.
ja: GEOMETRYCOLLECTIONの配列を返す集約関数で、個々の要素は入力ジオメトリを含むクラスタです。クラスタリングは入力ジオメトリを、それぞれのジオメトリが、同じクラスタ内の他のジオメトリのうち少なくとも一つとの距離が<parameter>distance</parameter>以内となる集合に分割します。距離はSRIDの単位を取るデカルト距離です。

note: Tag: para
en: ST_ClusterWithin is equivalent to running <xref linkend="ST_ClusterDBSCAN"/> with <code>minpoints := 0</code>.
ja: ST_ClusterWithinは<xref linkend="ST_ClusterDBSCAN"/>を<code>minpoints := 0</code>で実行するのと同じです。

note: Tag: refpurpose
en: Window function that returns a cluster id for each input geometry, clustering using separation distance.
ja: 入力ジオメトリごとに分離距離を使ったクラスタリングを行い、クラスタIDを返すウィンドウ関数です。

note: Tag: para
en: A window function that returns a cluster number for each input geometry. Clustering partitions the geometries into sets in which each geometry is within the specified <varname>distance</varname> of at least one other geometry in the same cluster. Distances are Cartesian distances in the units of the SRID.
ja: 入力ジオメトリ毎のクラスタ番号を返すウィンドウ関数です。クラスタリングはジオメトリを、それぞれのジオメトリが、同じクラスタ内の他のジオメトリのうち少なくとも一つとの距離が<varname>distance</varname>以内となる集合に分割します。距離はSRIDの単位を取るデカルト距離です。

note: Tag: para
en: ST_ClusterWithinWin is equivalent to running <xref linkend="ST_ClusterDBSCAN"/> with <code>minpoints := 0</code>.
ja: ST_ClusterWithinWinは<xref linkend="ST_ClusterDBSCAN"/>を<code>minpoints := 0</code>で実行するのと同じです。
