Algorytmy analizy wzoru punktowego

Szukam algorytmów analizy wzorców punktów i literatury na temat analizy wzorców punktów, zasobów online i tytułów książek. Zapraszamy. Tematy mogą obejmować ogólne opisy algorytmów lub konkretne przypadki użycia w dowolnej dziedzinie badań.

Aktualizacja 31 lipca, 15:54:

Byłbym szczególnie zainteresowany lokalnymi metodami wykrywania cech liniowych we wzorach punktowych. np. utwórz geometrię drogi / toru z punktów GPS.

Statystyka przestrzenna jest prawdopodobnie klasycznym przykładem tutaj. Również analiza danych przestrzennych oferuje rzetelny przegląd

Metody statystyczne dla przestrzennej analizy danych , Geospatial Analitycznego - kompleksowego przewodnika i Geographic Information Analysis daje ładny przegląd również.

Innym, bardziej praktycznym sposobem może być spojrzenie na R. Spójrz na widok zadań przestrzennych CRAN, aby uzyskać ogólny przegląd zasobów. Większość pakietów zawiera dobrą dokumentację i przykłady.

Jest to całkiem dobry zestaw notatek tutaj , koncentrując się głównie na spatstat opakowaniu. Przydatna może być również stosowana analiza danych przestrzennych z książką R.

Nienawidzę przesuwać się w przeszłość, ale sugerowałbym każdemu zainteresowanemu ogólną analizą wzorców punktów, aby sprawdził odniesienia Neda Levine'a do programu CrimeStat . Jest to ogromny punkt odniesienia dla szerokiej gamy analiz wzorców punktowych skierowanych do laików (jest to znacznie bardziej ogólne niż zwykła analiza przestępczości). Programiści mogą być również zainteresowani bibliotekami (wszystkimi bibliotekami DLL) dla różnych programów zaimplementowanych w Crimestat. Zgadzam się również, że ludzie powinni również sprawdzić wspomniany już e-book online z analizą geoprzestrzenną .

Chociaż procedury w Crimestat prawdopodobnie nie będą zbyt pomocne w identyfikowaniu cech liniowych we wzorach punktowych, jest to z pewnością dobry tekst wprowadzający dla wielu technik analizy wzorców punktowych.

Dwie powszechne metody klastrowania punktowego to klastrowanie hierarchiczne i klastrowanie k-średnich . Zobacz także na wikipedii .

Jeśli interesuje Cię sposób postrzegania struktur przestrzennych punktów, spójrz na tak zwane „prawa percepcji gestalt”.

Konkretnym przykładem użycia jest kartografia. Struktury przestrzenne symboli mapy muszą zostać wykryte i ocenione, aby były odpowiednio reprezentowane automatycznie. W tym artykule podano przykład metody wykrywania wyrównania symboli mapy w celu ich przedstawienia w kilku mniejszych skalach.

Zależy to od tego, czy chcesz spojrzeć na „globalne” czy „lokalne” wzorce punktowe? Prawdopodobnie musisz podać nam więcej szczegółów na temat swojego miejsca problemowego, zanim uzyskasz dobrą odpowiedź (chyba że jest to tylko zadanie domowe).