iOS SDK でのポイントデータのクラスタリング (プレビュー)

[アーティクル]
03/29/2023

Note

Azure Maps iOS SDK の廃止

iOS 用 Azure Maps Native SDK は非推奨となり、2025 年 3 月 31 日に廃止されます。サービスの中断を回避するには、2025 年 3 月 31 日までに Azure Maps Web SDK に移行します。詳細については、「Azure Maps iOS SDK 移行ガイド」を参照してください。

多数のデータポイントをマップ上に表示すると、データポイントが互いに重なり合うことがあります。重なり合うと、マップが読み取れなくなり、使用が困難になる可能性があります。ポイントデータのクラスタリングは、互いに近いポイントデータを結合し、単一のクラスター化されたデータポイントとしてマップ上に表現するプロセスです。ユーザーがマップにズームインすると、クラスターは個々のデータポイントに分解します。大量のデータポイントを操作する場合は、クラスタリングプロセスを使用して、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

モノのインターネットショー - Azure Maps におけるポイントデータのクラスタリング

前提条件

必ず、iOS アプリの作成のクイックスタートに関するドキュメントの手順を完了してください。この記事のコードブロックは、ViewController の viewDidLoad 関数に挿入できます。

データソースでのクラスタリングの有効化

cluster オプションを true に設定することにより、DataSource クラスでクラスタリングを簡単に有効化できます。近くのデータポイントを選択し、それらをクラスターに結合するように、clusterRadius を設定します。 clusterRadius の値はポイント単位です。 clusterMaxZoom を使用して、クラスタリングロジックを無効にするズームレベルを指定します。次に示すのは、データソースでクラスタリングを有効化する方法の例です。

// Create a data source and enable clustering.
let source = DataSource(options: [
    //Tell the data source to cluster point data.
    .cluster(true),

    //The radius in points to cluster data points together.
    .clusterRadius(45),

    //The maximum zoom level in which clustering occurs.
    //If you zoom in more than this, all points are rendered as symbols.
    .clusterMaxZoom(15)
])

注意事項

クラスタリングは、Point フィーチャーでのみ動作します。データソースに Polyline や Polygon などの他の geometry 型のフィーチャーが含まれている場合は、エラーが発生します。

ヒント

2 つのデータポイントがきわめて近い場合、ユーザーがどれだけ近くまでズームインしてもクラスターが分解しない可能性があります。これに対処するには、clusterMaxZoom オプションを設定し、クラスタリングロジックを無効化して単純にすべてを表示することができます。

DataSource クラスには、クラスタリングに関連する以下のメソッドも用意されています。

Method	の戻り値の型 :	説明
`children(of cluster: Feature)`	`[Feature]`	次のズームレベルで指定されたクラスターの子を取得します。これらの子はフィーチャーとサブクラスターの組み合わせの場合があります。サブクラスターは ClusteredProperties と一致するプロパティをもつフィーチャーになります。
`zoomLevel(forExpanding cluster: Feature)`	`Double`	クラスターが拡大し始めるか、または分解するズームレベルを計算します。
`leaves(of cluster: Feature, offset: UInt, limit: UInt)`	`[Feature]`	クラスター内のすべてのポイントを取得します。ポイントのサブセットを返すには `limit` を設定し、ポイントをページ送りするには `offset` を使用します。

バブルレイヤーを使用してクラスターを表示する

バブルレイヤーは、クラスター化されたポイントをレンダリングするための優れた方法です。クラスター内のポイントの数に基づき、式を使用して半径を拡大し、色を変更します。バブルレイヤーを使用してクラスターを表示する場合、クラスター化されていないデータポイントをレンダリングするための別のレイヤーを使用することをお勧めします。

バブルの上にクラスターのサイズを表示するには、テキスト付きのシンボルレイヤーを使用し、アイコンを使用しないようにします。

次のコードでは、バブルレイヤーを使用してクラスター化されたポイントが表示され、シンボルレイヤーを使用して各クラスター内のポイント数が表示されます。 2 つ目のシンボルレイヤーは、クラスター内にない個々のポイントを表示するために使用されます。

// Create a data source and enable clustering.
let source = DataSource(options: [
    // Tell the data source to cluster point data.
    .cluster(true),

    // The radius in points to cluster data points together.
    .clusterRadius(45),

    // The maximum zoom level in which clustering occurs.
    // If you zoom in more than this, all points are rendered as symbols.
    .clusterMaxZoom(15)
])

// Import the geojson data and add it to the data source.
let url = URL(string: "https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/all_week.geojson")!
source.importData(fromURL: url)

// Add data source to the map.
map.sources.add(source)

// Create a bubble layer for rendering clustered data points.
map.layers.addLayer(
    BubbleLayer(
        source: source,
        options: [
            // Scale the size of the clustered bubble based on the number of points in the cluster.
            .bubbleRadius(
                from: NSExpression(
                    forAZMStepping: NSExpression(forKeyPath: "point_count"),
                    // Default of 20 point radius.
                    from: NSExpression(forConstantValue: 20),
                    stops: NSExpression(forConstantValue: [

                        // If point_count >= 100, radius is 30 points.
                        100: 30,

                        // If point_count >= 750, radius is 40 points.
                        750: 40
                    ])
                )
            ),

            // Change the color of the cluster based on the value on the point_count property of the cluster.
            .bubbleColor(
                from: NSExpression(
                    forAZMStepping: NSExpression(forKeyPath: "point_count"),
                    // Default to green.
                    from: NSExpression(forConstantValue: UIColor.green),
                    stops: NSExpression(forConstantValue: [

                        // If the point_count >= 100, color is yellow.
                        100: UIColor.yellow,

                        // If the point_count >= 100, color is red.
                        750: UIColor.red
                    ])
                )
            ),
            .bubbleStrokeWidth(0),

            // Only rendered data points which have a point_count property, which clusters do.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count != NIL"))
        ]
    )
)

// Create a symbol layer to render the count of locations in a cluster.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            // Hide the icon image.
            .iconImage(nil),

            // Display the point count as text.
            .textField(from: NSExpression(forKeyPath: "point_count")),
            .textOffset(CGVector(dx: 0, dy: 0.4)),
            .textAllowOverlap(true),

            // Allow clustered points in this layer.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count != NIL"))
        ]
    )
)

// Create a layer to render the individual locations.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            // Filter out clustered points from this layer.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count = NIL"))
        ]
    )
)

次の画像は、上記コードにより、クラスター内のポイント数に基づいて拡大縮小され、色付けされた、バブルレイヤー内のクラスター化されたポイントフィーチャーが表示されている状態を示しています。クラスター化されていないポイントは、シンボルレイヤーを使用してレンダリングされます。

マップをズームインしているときに、クラスター化された場所が分裂していくマップ。

シンボルレイヤーを使用してクラスターを表示する

データポイントを表示すると、シンボルレイヤーは互いに重なり合うシンボルを自動的に非表示にして、ユーザーインターフェイスをすっきりさせることができます。マップにデータポイントの密度を表示する場合、この既定の動作は望ましくないことがあります。ただし、これらの設定は変更できます。すべてのシンボルを表示するには、シンボルレイヤーの iconAllowOverlap オプションを true に設定します。

クラスタリングを使用して、ユーザーインターフェイスをすっきりとした状態に維持しながらデータポイントの密度を表示します。次のサンプルは、カスタムシンボルを追加し、シンボルレイヤーを使用して、クラスターと個々のデータポイントを表示する方法を示しています。

// Load all the custom image icons into the map resources.
map.images.add(UIImage(named: "earthquake_icon")!, withID: "earthquake_icon")
map.images.add(UIImage(named: "warning-triangle-icon")!, withID: "warning-triangle-icon")

// Create a data source and add it to the map.
let source = DataSource(options: [
    // Tell the data source to cluster point data.
    .cluster(true)
])

// Import the geojson data and add it to the data source.
let url = URL(string: "https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/all_week.geojson")!
source.importData(fromURL: url)

// Add data source to the map.
map.sources.add(source)

// Create a layer to render the individual locations.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            .iconImage("earthquake_icon"),

            // Filter out clustered points from this layer.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count = NIL"))
        ]
    )
)

// Create a symbol layer to render the clusters.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            .iconImage("warning-triangle-icon"),
            .textField(from: NSExpression(forKeyPath: "point_count")),
            .textOffset(CGVector(dx: 0, dy: -0.4)),

            // Allow clustered points in this layer.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count != NIL"))
        ]
    )
)

このサンプルでは、次の画像がアプリのドローアブルフォルダーに読み込まれます。


earthquake-icon.png	warning-triangle-icon.png

次の画像は、上記のコードにより、カスタムアイコンを使用して、クラスター化されたポイントフィーチャーとクラスター化されていないものがレンダリングされている状態を示しています。

シンボルレイヤーを使用してレンダリングされた、クラスター化されたポイントのマップ。

クラスタリングとヒートマップレイヤー

ヒートマップは、データの密度をマップ上に表示するための優れた方法です。この視覚化方法では、多数のデータポイントを自然に処理できます。データポイントがクラスター化されており、クラスターサイズがヒートマップの重みとして使用されている場合、ヒートマップはさらに多くのデータを処理できます。このオプションを実現するには、ヒートマップレイヤーの heatmapWeight オプションを NSExpression(forKeyPath: "point_count") に設定します。クラスターの半径が小さい場合、クラスター化しないデータポイントを使用したヒートマップと比べてヒートマップの見た目はほぼ同じですが、パフォーマンスは向上します。ただし、クラスターの半径が小さいほどヒートマップは正確になりますが、パフォーマンスの利点は少なくなります。

// Create a data source and enable clustering.
let source = DataSource(options: [
    // Tell the data source to cluster point data.
    .cluster(true),

    // The radius in points to cluster points together.
    .clusterRadius(10)
])

// Import the geojson data and add it to the data source.
let url = URL(string: "https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/all_week.geojson")!
source.importData(fromURL: url)

// Add data source to the map.
map.sources.add(source)

// Create a heat map and add it to the map.
map.layers.insertLayer(
    HeatMapLayer(
        source: source,
        options: [
            // Set the weight to the point_count property of the data points.
            .heatmapWeight(from: NSExpression(forKeyPath: "point_count")),

            // Optionally adjust the radius of each heat point.
            .heatmapRadius(20)
        ]
    ),
    below: "labels"
)

次の画像は、上記のコードにより、クラスター化されたポイントフィーチャーとクラスター数をヒートマップの重みとして使用して最適化されたヒートマップが表示されている状態を示しています。

クラスター化されたポイントを重みとして使用して最適化されたヒートマップのマップ。

クラスター化されたデータポイントでのタップイベント

クラスター化されたデータポイントを含むレイヤーでタップイベントが発生すると、クラスター化されたデータポイントは GeoJSON ポイントフィーチャーオブジェクトとしてイベントに返されます。このポイントフィーチャーには次のプロパティがあります。

プロパティ名	種類	Description
`cluster`	boolean	フィーチャーがクラスターを表すかどうかを示します。
`point_count`	number	クラスターに含まれているポイントの数。
`point_count_abbreviated`	string	`point_count` の値が長い場合にその値を省略形にした文字列。 (たとえば、4,000 が 4K になります)

この例では、クラスターポイントをレンダリングし、タップイベントを追加したバブルレイヤーを使用します。タップイベントがトリガーされると、コードによってマップが計算され、クラスターが分割されている次のズームレベルにズームされます。この機能は、DataSource クラスの zoomLevel(forExpanding:) メソッドを使用して実装されます。

// Create a data source and enable clustering.
let source = DataSource(options: [
    // Tell the data source to cluster point data.
    .cluster(true),

    // The radius in points to cluster data points together.
    .clusterRadius(45),

    // The maximum zoom level in which clustering occurs.
    // If you zoom in more than this, all points are rendered as symbols.
    .clusterMaxZoom(15)
])

// Set data source to the class property to use in events handling later.
self.source = source

// Import the geojson data and add it to the data source.
let url = URL(string: "https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/all_week.geojson")!
source.importData(fromURL: url)

// Add data source to the map.
map.sources.add(source)

// Create a bubble layer for rendering clustered data points.
let clusterBubbleLayer = BubbleLayer(
    source: source,
    options: [
        // Scale the size of the clustered bubble based on the number of points in the cluster.
        .bubbleRadius(
            from: NSExpression(
                forAZMStepping: NSExpression(forKeyPath: "point_count"),
                // Default of 20 point radius.
                from: NSExpression(forConstantValue: 20),
                stops: NSExpression(forConstantValue: [
                    // If point_count >= 100, radius is 30 points.
                    100: 30,

                    // If point_count >= 750, radius is 40 points.
                    750: 40
                ])
            )
        ),

        // Change the color of the cluster based on the value on the point_count property of the cluster.
        .bubbleColor(
            from: NSExpression(
                forAZMStepping: NSExpression(forKeyPath: "point_count"),
                // Default to green.
                from: NSExpression(forConstantValue: UIColor.green),
                stops: NSExpression(forConstantValue: [
                    // If the point_count >= 100, color is yellow.
                    100: UIColor.yellow,

                    // If the point_count >= 100, color is red.
                    750: UIColor.red
                ])
            )
        ),
        .bubbleStrokeWidth(0),

        // Only rendered data points which have a point_count property, which clusters do.
        .filter(from: NSPredicate(format: "point_count != NIL"))
    ]
)

// Add the clusterBubbleLayer to the map.
map.layers.addLayer(clusterBubbleLayer)

// Create a symbol layer to render the count of locations in a cluster.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            // Hide the icon image.
            .iconImage(nil),

            // Display the point count as text.
            .textField(from: NSExpression(forKeyPath: "point_count_abbreviated")),

            // Offset the text position so that it's centered nicely.
            .textOffset(CGVector(dx: 0, dy: 0.4)),

            // Allow text overlapping so text is visible anyway
            .textAllowOverlap(true),

            // Allow clustered points in this layer.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count != NIL"))
        ]
    )
)

// Create a layer to render the individual locations.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            // Filter out clustered points from this layer.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count = NIL"))
        ]
    )
)

// Add the delegate to handle taps on the clusterBubbleLayer only.
map.events.addDelegate(self, for: [clusterBubbleLayer.id])

func azureMap(_ map: AzureMap, didTapOn features: [Feature]) {
    guard let source = source, let cluster = features.first else {
        // Data source have been released or no features provided
        return
    }

    // Get the cluster expansion zoom level. This is the zoom level at which the cluster starts to break apart.
    let expansionZoom = source.zoomLevel(forExpanding: cluster)

    // Update the map camera to be centered over the cluster.
    map.setCameraOptions([
        // Center the map over the cluster points location.
        .center(cluster.coordinate),

        // Zoom to the clusters expansion zoom level.
        .zoom(expansionZoom),

        // Animate the movement of the camera to the new position.
        .animationType(.ease),
        .animationDuration(200)
    ])
}

次の画像は、上記のコードによって、タップするとクラスターが分裂と拡大を開始する次のズームレベルへとズームインする、マップ上のクラスター化されたポイントが表示されている状態を示しています。

タップすると拡大して分裂する、クラスター化されたフィーチャーのマップ。

クラスター領域を表示する

クラスターが表すポイントデータは領域に分散しています。このサンプルでは、クラスターがタップされたときに主に 2 つの動作が生じます。まず、クラスターに含まれている個々のデータポイントを使用して、凸包を計算します。次に、領域を表示するために凸包がマップに表示されます。凸包は輪ゴムのように一連のポイントを囲む多角形であり、convexHull(from:) メソッドを使用して計算できます。クラスターに含まれるすべてのポイントは、leaves(of:offset:limit:) メソッドを使用してデータソースから取得できます。

// Create a data source and enable clustering.
let source = DataSource(options: [
    // Tell the data source to cluster point data.
    .cluster(true)
])

// Set data source to the class property to use in events handling later.
self.source = source

// Import the geojson data and add it to the data source.
let url = URL(string: "https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/all_week.geojson")!
source.importData(fromURL: url)

// Add data source to the map.
map.sources.add(source)

// Create a data source for the convex hull polygon.
// Since this will be updated frequently it is more efficient to separate this into its own data source.
let polygonDataSource = DataSource()

// Set polygon data source to the class property to use in events handling later.
self.polygonDataSource = polygonDataSource

// Add data source to the map.
map.sources.add(polygonDataSource)

// Add a polygon layer and a line layer to display the convex hull.
map.layers.addLayer(PolygonLayer(source: polygonDataSource))
map.layers.addLayer(LineLayer(source: polygonDataSource))

// Load an icon into the image sprite of the map.
map.images.add(.azm_markerRed, withID: "marker-red")

// Create a symbol layer to render the clusters.
let clusterLayer = SymbolLayer(
    source: source,
    options: [
        .iconImage("marker-red"),
        .textField(from: NSExpression(forKeyPath: "point_count_abbreviated")),
        .textOffset(CGVector(dx: 0, dy: -1.2)),
        .textColor(.white),
        .textSize(14),

        // Only rendered data points which have a point_count property, which clusters do.
        .filter(from: NSPredicate(format: "point_count != NIL"))
    ]
)

// Add the clusterLayer to the map.
map.layers.addLayer(clusterLayer)

// Create a layer to render the individual locations.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            // Filter out clustered points from this layer.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count = NIL"))
        ]
    )
)

// Add the delegate to handle taps on the clusterLayer only
// and then calculate the convex hull of all the points within a cluster.
map.events.addDelegate(self, for: [clusterLayer.id])

func azureMap(_ map: AzureMap, didTapOn features: [Feature]) {
    guard let source = source, let polygonDataSource = polygonDataSource, let cluster = features.first else {
        // Data source have been released or no features provided
        return
    }

    // Get all points in the cluster. Set the offset to 0 and the max int value to return all points.
    let featureLeaves = source.leaves(of: cluster, offset: 0, limit: .max)

    // When only two points in a cluster. Render a line.
    if featureLeaves.count == 2 {

        // Extract the locations from the feature leaves.
        let locations = featureLeaves.map(\.coordinate)

        // Create a line from the points.
        polygonDataSource.set(geometry: Polyline(locations))

        return
    }

    // When more than two points in a cluster. Render a polygon.
    if let hullPolygon = Math.convexHull(from: featureLeaves) {

        // Overwrite all data in the polygon data source with the newly calculated convex hull polygon.
        polygonDataSource.set(geometry: hullPolygon)
    }
}

次の画像は、上記のコードにより、タップされたクラスター内のすべてのポイントの領域が表示される状態を示しています。

タップされたクラスター内のすべてのポイントの凸包ポリゴンを示すマップ。

クラスター内のデータの集計

クラスターは多くの場合、クラスター内のポイントの数を示すシンボルを使用して表現されます。ただし、追加のメトリックを使用して、クラスターのスタイルをカスタマイズすることが望ましい場合もあります。クラスタープロパティを使用すると、カスタムプロパティを作成し、クラスターの各ポイント内のプロパティに基づいた計算と等しくすることができます。クラスタープロパティは、DataSource の clusterProperties オプションで定義できます。

次のコードでは、クラスター内の各データポイントのエンティティ型プロパティに基づいてカウントを計算します。ユーザーがクラスターをタップすると、クラスターに関する追加情報を示すポップアップが表示されます。

// Create a popup and add it to the map.
let popup = Popup()
map.popups.add(popup)

// Set popup to the class property to use in events handling later.
self.popup = popup

// Close the popup initially.
popup.close()

// Create a data source and enable clustering.
let source = DataSource(options: [
    // Tell the data source to cluster point data.
    .cluster(true),

    // The radius in points to cluster data points together.
    .clusterRadius(50),

    // Calculate counts for each entity type in a cluster as custom aggregate properties.
    .clusterProperties(self.entityTypes.map { entityType in
        ClusterProperty(
            name: entityType,
            operator: NSExpression(
                forFunction: "sum:",
                arguments: [
                    NSExpression.featureAccumulatedAZMVariable,
                    NSExpression(forKeyPath: entityType)
                ]
            ),
            map: NSExpression(
                forConditional: NSPredicate(format: "EntityType = '\(entityType)'"),
                trueExpression: NSExpression(forConstantValue: 1),
                falseExpression: NSExpression(forConstantValue: 0)
            )
        )
    })
])

// Import the geojson data and add it to the data source.
let url = URL(string: "https://samples.azuremaps.com/data/geojson/SamplePoiDataSet.json")!
source.importData(fromURL: url)

// Add data source to the map.
map.sources.add(source)

// Create a bubble layer for rendering clustered data points.
let clusterBubbleLayer = BubbleLayer(
    source: source,
    options: [
        .bubbleRadius(20),
        .bubbleColor(.purple),
        .bubbleStrokeWidth(0),

        // Only rendered data points which have a point_count property, which clusters do.
        .filter(from: NSPredicate(format: "point_count != NIL"))
    ]
)

// Add the clusterBubbleLayer to the map.
map.layers.addLayer(clusterBubbleLayer)

// Create a symbol layer to render the count of locations in a cluster.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            // Hide the icon image.
            .iconImage(nil),

            // Display the 'point_count_abbreviated' property value.
            .textField(from: NSExpression(forKeyPath: "point_count_abbreviated")),

            .textColor(.white),
            .textOffset(CGVector(dx: 0, dy: 0.4)),

            // Allow text overlapping so text is visible anyway
            .textAllowOverlap(true),

            // Only rendered data points which have a point_count property, which clusters do.
            .filter(from: NSPredicate(format: "point_count != NIL"))
        ]
    )
)

// Create a layer to render the individual locations.
map.layers.addLayer(
    SymbolLayer(
        source: source,
        options: [
            // Filter out clustered points from this layer.
            SymbolLayerOptions.filter(from: NSPredicate(format: "point_count = NIL"))
        ]
    )
)

// Add the delegate to handle taps on the clusterBubbleLayer only
// and display the aggregate details of the cluster.
map.events.addDelegate(self, for: [clusterBubbleLayer.id])

func azureMap(_ map: AzureMap, didTapOn features: [Feature]) {
    guard let popup = popup, let cluster = features.first else {
        // Popup has been released or no features provided
        return
    }

    // Create a number formatter that removes decimal places.
    let nf = NumberFormatter()
    nf.maximumFractionDigits = 0

    // Create the popup's content.
    var text = ""

    let pointCount = cluster.properties["point_count"] as! Int
    let pointCountString = nf.string(from: pointCount as NSNumber)!

    text.append("Cluster size: \(pointCountString) entities\n")

    entityTypes.forEach { entityType in
        text.append("\n")
        text.append("\(entityType): ")

        // Get the aggregated entity type count from the properties of the cluster by name.
        let aggregatedCount = cluster.properties[entityType] as! Int
        let aggregatedCountString = nf.string(from: aggregatedCount as NSNumber)!

        text.append(aggregatedCountString)
    }

    // Create the custom view for the popup.
    let customView = PopupTextView()

    // Set the text to the custom view.
    customView.setText(text)

    // Get the position of the cluster.
    let position = Math.positions(from: cluster).first!

    // Set the options on the popup.
    popup.setOptions([
        // Set the popups position.
        .position(position),

        // Set the anchor point of the popup content.
        .anchor(.bottom),

        // Set the content of the popup.
        .content(customView)
    ])

    // Open the popup.
    popup.open()
}

ポップアップでは、「ポップアップを表示する」に記載されている手順に従います。

次の画像は、上記コードにより、タップされたクラスター化されたポイント内のすべてのポイントについて、各エンティティ値の型の集計数が含まれたポップアップが表示される状態を示しています。

クラスター内のすべてのポイントでエンティティ型の集計数のポップアップが表示されるマップ。

次の方法で共有

iOS SDK でのポイントデータのクラスタリング (プレビュー)

前提条件

データソースでのクラスタリングの有効化

バブルレイヤーを使用してクラスターを表示する

シンボルレイヤーを使用してクラスターを表示する

クラスタリングとヒートマップレイヤー

クラスター化されたデータポイントでのタップイベント

クラスター領域を表示する

クラスター内のデータの集計

関連情報

フィードバック

その他のリソース

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iOS SDK でのポイント データのクラスタリング (プレビュー)

前提条件

データ ソースでのクラスタリングの有効化

バブル レイヤーを使用してクラスターを表示する

シンボル レイヤーを使用してクラスターを表示する

クラスタリングとヒート マップ レイヤー

クラスター化されたデータ ポイントでのタップ イベント

クラスター領域を表示する

クラスター内のデータの集計

関連情報

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その他のリソース

iOS SDK でのポイントデータのクラスタリング (プレビュー)

データソースでのクラスタリングの有効化

バブルレイヤーを使用してクラスターを表示する

シンボルレイヤーを使用してクラスターを表示する

クラスタリングとヒートマップレイヤー

クラスター化されたデータポイントでのタップイベント