Highcharts 中的标记点聚类(Marker Clusters)功能详解

侯深业Dorian

于 2025-06-03 09:05:26 发布

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Highcharts 中的标记点聚类(Marker Clusters)功能详解

highcharts Highcharts JS, the JavaScript charting framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/highcharts

什么是标记点聚类

标记点聚类(Marker Clusters)是一种数据可视化技术，它通过将相邻的数据点聚合成更大的区块来提升图表可读性和性能表现。当图表中包含大量数据点时，这项技术尤为有用。

在Highcharts中，标记点聚类功能可以应用于mappoint和scatter两种系列类型。聚类后的区块会显示包含的标记点数量，当用户放大图表时，这些聚类会逐渐分解，显示出更详细的单个数据点。

功能特点

提升性能：处理大量数据点时显著提高渲染效率
增强可读性：避免因点过多导致的视觉混乱
动态交互：随缩放级别自动调整聚类粒度
高度可定制：支持多种聚类算法和样式配置

安装与启用

要使用标记点聚类功能，首先需要引入相应的模块文件。然后在系列配置中将cluster.enabled属性设置为true即可启用该功能。

配置选项详解

基本配置

聚类功能的主要配置通过系列的cluster属性进行设置：

series: {
  cluster: {
    enabled: true,  // 启用聚类功能
    allowOverlap: false,  // 是否允许聚类重叠
    animation: true  // 是否启用动画效果
  }
}

聚类算法

Highcharts提供了三种内置的聚类算法，可通过cluster.layoutAlgorithm.type进行配置：

网格算法(grid)：
- 基于网格的聚类技术
- 根据预设的网格大小将点分配到不同的方格中
- 同一方格内的点会被聚合成一个集群
- 可通过gridSize属性控制网格大小
K均值算法(kmeans)：
- 基于经典的K-Means聚类技术
- 首先使用网格方法进行初始聚类
- 然后计算每个点到聚类中心的距离进行精确分类
- 准确性更高但计算量更大
优化K均值算法(optimizedKmeans)：
- K-Means的优化版本
- 仅在图表初始化或极端值变化较大时使用完整K-Means算法
- 重绘时仅检查点与聚类中心的距离
- 性能更好，适合中小规模数据集

默认情况下，Highcharts会根据可见点数量和kmeansThreshold阈值自动选择算法。当可见点数超过阈值时使用网格算法，否则使用K均值算法。

自定义聚类算法

开发者还可以实现自定义的聚类算法：

series: {
  cluster: {
    layoutAlgorithm: {
      type: function(points, options) {
        // 自定义聚类逻辑
        return {
          clusterId1: [{x: 573, y: 285, index: 1}, ...],
          clusterId2: [...]
        };
      }
    }
  }
}

自定义算法需要返回一个对象，其中键是聚类ID，值是属于该聚类的点数组。

样式定制

Highcharts提供了丰富的样式定制选项：

series: {
  cluster: {
    dataLabels: {
      style: {
        fontSize: '8px'
      },
      y: -1
    },
    zones: [{
      from: 0,
      to: 2,
      marker: {
        fillColor: '#ffcccc',
        radius: 12
      }
    }, {
      from: 3,
      to: 10,
      marker: {
        fillColor: '#ff6666',
        radius: 15
      }
    }]
  }
}

通过zones属性可以根据聚类包含的点数范围设置不同的样式，实现视觉上的分级效果。

实际应用示例

下面是一个完整的散点图聚类配置示例：

series: [{
  type: 'scatter',
  color: 'red',
  dataLabels: {
    enabled: true,
    pointFormat: ''
  },
  cluster: {
    enabled: true,
    dataLabels: {
      style: {
        fontSize: '8px'
      },
      y: -1
    },
    allowOverlap: false,
    animation: true,
    layoutAlgorithm: {
      type: 'grid',
      gridSize: 100
    },
    zones: [{
      from: 0,
      to: 2,
      marker: {
        fillColor: '#ffcccc',
        radius: 12
      }
    }, {
      from: 3,
      to: 10,
      marker: {
        fillColor: '#ff6666',
        radius: 15
      }
    }]
  },
  data: [
    [35.79, 33.94],
    [5, 24.05],
    // 更多数据点...
  ]
}]