Sto cercando algoritmi di analisi dei punti e letteratura sull'analisi dei punti, risorse online e titoli di libri benvenuti. Gli argomenti possono variare da descrizioni generali di algoritmi a casi d'uso concreti in qualsiasi campo di ricerca.
Aggiornamento 31 lug 15:54:
Sarei particolarmente interessato ai metodi locali per rilevare caratteristiche lineari nei modelli di punti. ad es. creare geometrie di strade / piste da punti GPS.
Risposte:
Le statistiche spaziali sono probabilmente l'esempio classico qui. Anche l'analisi dei dati spaziali offre una solida panoramica
Metodi statistici per l'analisi dei dati spaziali , l'analisi geospaziale - una guida completa e l' analisi delle informazioni geografiche forniranno anche una buona panoramica.
Un altro modo più orientato alla pratica sarebbe quello di guardare R. Dai un'occhiata alla vista delle attività spaziali CRAN per una panoramica generale delle risorse. La maggior parte dei pacchetti include una buona documentazione ed esempi.
C'è un set di note abbastanza buono qui , focalizzato principalmente sul pacchetto spatstat . Anche l'analisi dei dati spaziali applicata con il libro R potrebbe essere utile.
Odio ripercorrere il passato, ma suggerirei a chiunque fosse interessato all'analisi di schemi di punti in generale di controllare i riferimenti di Ned Levine per il programma CrimeStat . È un enorme riferimento per un'ampia varietà di analisi di schemi di punti rivolti ai laici (è molto più generalizzabile rispetto alla semplice analisi del crimine). I programmatori possono anche essere interessati alle librerie (tutte le DLL) per i vari programmi implementati in Crimestat. Sono anche d'accordo che le persone dovrebbero consultare anche l' e-book online di Analisi geospaziale già menzionato.
Sebbene le routine in Crimestat probabilmente non saranno di grande aiuto per identificare le caratteristiche lineari nei modelli di punti, è sicuramente un buon testo introduttivo per un carico di tecniche di analisi dei modelli di punti.
Due metodi di clustering di punti comuni sono il clustering gerarchico e il clustering k-mean . Vedi anche su Wikipedia .
Se sei interessato al modo in cui vengono percepite le strutture spaziali dei punti, dai un'occhiata alle cosiddette "leggi sulla percezione della gestalt".
Un caso d'uso concreto è nella cartografia. Le strutture spaziali dei simboli delle mappe devono essere rilevate e valutate per essere automaticamente rappresentate in modo corretto. Questo articolo fornisce l'esempio di un metodo per rilevare gli allineamenti dei simboli delle mappe al fine di rappresentarli su più scale più piccole.
Questo dipende dal fatto che tu voglia guardare schemi di punti "globali" o "locali"? Probabilmente dovrai fornirci maggiori dettagli sul tuo spazio problematico prima di poter ottenere una buona risposta (a meno che questa non sia solo una domanda a casa).