Я ищу алгоритмы анализа точечных паттернов и литературу по анализу точечных паттернов, онлайн-ресурсам и книгам. Темы могут варьироваться от общих описаний алгоритмов до конкретных случаев использования в любой области исследований.
Обновление 31 июля, 15:54:
Я был бы особенно заинтересован в локальных методах обнаружения линейных объектов в точечных рисунках. например, создать геометрию дороги / трека из точек GPS.
Ответы:
Пространственная статистика , вероятно, классический пример здесь. Также Spatial Data Analysis предлагает хороший обзор
Статистические методы анализа пространственных данных , геопространственного анализа - всеобъемлющее руководство и анализ географической информации также предоставят вам хороший обзор.
Другой, более практичный способ - взглянуть на R. Посмотрите на представление пространственных задач CRAN для общего обзора ресурсов. Большинство пакетов поставляются с хорошей документацией и примерами.
Существует довольно хороший набор нот здесь , ориентируясь в основном на spatstat пакета. Также может пригодиться прикладной анализ пространственных данных с буквой R.
Я не хочу браться за прошлое, но я бы посоветовал всем, кто интересуется анализом точечных паттернов в целом, проверить ссылки Неда Левина на программу CrimeStat . Это огромный справочник для широкого спектра анализа точечных паттернов, предназначенного для мирян (он гораздо более обобщаем, чем просто анализ преступлений). Программистов также могут интересовать библиотеки (все библиотеки DLL) для различных программ, реализованных в Крымстате. Я также согласен с тем, что людям следует ознакомиться с уже упоминавшейся электронной книгой о геопространственном анализе .
Хотя подпрограммы в Crimestat, вероятно, не сильно помогут в определении линейных объектов в точечных рисунках, это определенно хороший вводный текст для множества методов анализа точечных рисунков.
Два общих метода кластеризации точки - Иерархическая кластеризация и кластеризация k-средних . Смотрите также в Википедии .
Если вас интересует способ восприятия пространственных структур точек, взгляните на так называемые «законы восприятия гештальта».
Конкретный вариант использования в картографии. Пространственные структуры символов карты должны быть обнаружены и оценены для автоматического представления надлежащим образом. В этой статье приведен пример метода обнаружения выравнивания символов карты для представления их в нескольких меньших масштабах.
Это зависит от того, хотите ли вы посмотреть на «глобальные» или «локальные» точечные паттерны? Вам, вероятно, нужно предоставить нам более подробную информацию о вашем проблемном пространстве, прежде чем вы сможете получить хороший ответ (если это не просто вопрос домашней работы).