Cluster layer

Cluster layer представляет собой специализированный слой агрегации точечных данных, предназначенный для визуального упрощения больших наборов географических объектов. Его основная задача — объединение близко расположенных точек в кластеры с динамической декомпозицией при изменении масштаба карты. Реализация опирается на WebGL-рендеринг через deck.gl, что обеспечивает высокую производительность при работе с десятками и сотнями тысяч объектов.

Архитектурная модель кластеризации

Cluster layer в Kepler.gl работает на уровне трансформации входного набора данных перед отрисовкой. Исходные точки проходят этап пространственной индексации, после чего группируются по сетке или радиусу в зависимости от выбранного алгоритма кластеризации.

Ключевой принцип:

  • данные остаются неизменными на уровне источника
  • создаётся промежуточное агрегированное представление
  • визуализация строится поверх агрегатов

Внутренне используется подход, аналогичный grid-based clustering или k-means-like агрегации в экранных координатах.

Типы входных данных

Cluster layer ожидает табличный набор данных, где каждая запись содержит географические координаты:

  • latitude (широта)
  • longitude (долгота)
  • дополнительные числовые поля для агрегации

Пример структуры:

[
  {
    "lat": 53.214,
    "lng": 69.386,
    "value": 10
  },
  {
    "lat": 53.220,
    "lng": 69.400,
    "value": 5
  }
]

Дополнительные поля участвуют в вычислении агрегированных метрик внутри кластера (сумма, среднее, максимум, количество точек).

Алгоритм формирования кластеров

Процесс кластеризации можно разбить на несколько этапов:

  1. Проекция географических координат в экранное пространство
  2. Определение радиуса кластеризации в пикселях
  3. Группировка точек в пределах радиуса
  4. Расчёт агрегированных значений

Основная особенность — кластеризация выполняется в экранных координатах, а не в географических. Это означает, что один и тот же набор данных будет давать разные кластеры при изменении zoom уровня.

Основные параметры слоя

Cluster layer конфигурируется через набор свойств, определяющих поведение агрегации и визуализации.

radius

Определяет радиус кластеризации в пикселях:

radius: 40

Чем больше значение, тем агрессивнее объединение точек. Малые значения увеличивают детализацию.

minZoom и maxZoom

Ограничивают диапазон применения кластеризации:

minZoom: 0,
maxZoom: 16

При выходе за пределы диапазона слой может переключаться в режим отображения отдельных точек.

threshold / minPoints

Минимальное количество точек для формирования кластера:

minPoints: 3

Кластеры с меньшим количеством точек могут отображаться как одиночные элементы.

aggregation

Определяет метод вычисления значений внутри кластера:

  • count — количество точек
  • sum — сумма значений
  • avg — среднее значение
  • max / min — экстремумы

Визуальные свойства кластеров

Cluster layer поддерживает динамическую стилизацию на основе агрегированных данных.

Размер

Размер кластера часто зависит от количества точек:

getRadius: d => Math.sqrt(d.point_count) * 5

Такой подход позволяет визуально выделять плотные области данных.

Цвет

Цвет может изменяться в зависимости от плотности:

getColor: d => {
  const count = d.point_count;
  return count > 100 ? [255, 0, 0] : [0, 128, 255];
}

Подписи

Кластеры часто отображают числовые метки:

  • количество точек
  • суммарное значение
  • пользовательские агрегаты

Поведение при зуме

Одной из ключевых особенностей является динамическая пересборка кластеров при изменении масштаба:

  • при уменьшении масштаба кластеры укрупняются
  • при увеличении происходит декомпозиция до отдельных точек
  • переход происходит плавно, без резкой перестройки слоя

Этот механизм реализуется через реактивное пересчитывание spatial index на каждом изменении viewport.

Интеграция с deck.gl слоями

Cluster layer в Kepler.gl не является изолированным визуальным примитивом. Он строится поверх абстракций deck.gl и может комбинироваться с другими слоями:

  • ScatterplotLayer для отдельных точек
  • HeatmapLayer для плотности
  • ArcLayer для связей между кластерами

Типичная композиция слоёв:

layers: [
  clusterLayer,
  scatterLayer,
  heatmapLayer
]

При этом clusterLayer часто служит агрегирующим уровнем, а scatterLayer — детализацией.

Конфигурация слоя в Kepler.gl

В контексте Kepler.gl слой определяется через конфигурацию dataset:

const config = {
  visState: {
    layers: [
      {
        id: 'cluster-layer',
        type: 'cluster',
        config: {
          dataId: 'points',
          radius: 50,
          minZoom: 0,
          maxZoom: 18,
          aggregation: 'count'
        }
      }
    ]
  }
}

Каждый слой привязывается к источнику данных через dataId и может иметь собственную трансформацию.

Производительность и оптимизация

Cluster layer рассчитан на работу с большими наборами данных благодаря следующим механизмам:

  • WebGL-ускорение через deck.gl
  • предагрегация в экранных координатах
  • минимизация перерисовок при pan/zoom
  • использование бинарных структур данных внутри pipeline

При увеличении объёма данных критически важно:

  • уменьшать количество дополнительных вычисляемых полей
  • ограничивать радиус кластеризации
  • избегать сложных кастомных aggregation функций

Поведение при взаимодействии пользователя

Cluster layer поддерживает интерактивность:

  • hover раскрывает агрегированные данные
  • click может раскрывать спайдеринг или зум в кластер
  • tooltip отображает статистику кластера

Типичное поведение при клике:

  • если кластер содержит много точек → zoom in
  • если точек мало → раскрытие списка или отдельных объектов

Агрегация и пользовательские метрики

Помимо стандартного count, часто используются кастомные вычисления:

aggregation: {
  type: 'custom',
  getValue: points => points.reduce((acc, p) => acc + p.value, 0)
}

Это позволяет строить аналитические карты:

  • суммарный поток
  • средняя интенсивность
  • максимальные значения по региону

Геометрическая интерпретация кластеров

Каждый кластер можно рассматривать как динамическую геометрическую сущность:

  • центр масс вычисляется как средневзвешенная координата
  • радиус отражает плотность распределения
  • атрибуты формируются из статистики исходных точек

Такой подход позволяет использовать cluster layer не только для визуализации, но и для аналитики пространственных данных в реальном времени.

Связь с системой слоёв Kepler.gl

Cluster layer интегрирован в общую систему визуальных слоёв Kepler.gl, где каждый слой является декларативной сущностью. Это позволяет:

  • комбинировать разные типы визуализации
  • синхронизировать фильтры между слоями
  • управлять стилями через единый state

В результате cluster layer становится частью многослойной аналитической модели, а не отдельной визуальной функцией.

Оглавление