커널 밀도에 따라 포인트를 클러스터링하는 방법은 무엇입니까?

상용 토지 사용을 나타내는 36k 포인트의 큰 데이터 세트가 있으며 각각 평방 피트를 포함하는 필드가 있습니다. 이 데이터 세트에 대한 커널 밀도 분석을 실행하여 전체 대도시 지역에 대한 상용 제곱 푸티 지의 밀도를 보여주는 래스터를 생성했습니다. 이 래스터를 로컬 최대 점에 해당하는 영역으로 나눠야합니다.이를 "센터"라고합니다. 센터의 위치를 ​​이미 결정했으며 이제 두 가지 중 하나를 수행해야합니다.

• "메도 이드 주변 분할"과 같은 포인트 클러스터링 도구를 사용하여 식별 한 중심 주변의 포인트를 클러스터로 그룹화하십시오. 이 방법의 문제점은 계산적으로 강렬하다는 것입니다. 심지어 비 유사성 매트릭스를 사용하여 포인트를 크기별로 가중치를 부여하려고하면 더욱 그렇습니다.

• 어떻게 든 커널 밀도 래스터 (대략 지형 래스터와 유사한)를 각 중심 주위의 개별 "힐"로 나눕니다. 그러나 나는 이것을하기위한 도구를 생각할 수 없다.

이 문제는 잠시 동안 괴로워했으며 R에서 클러스터링 방법을 수행 할 수 있기를 희망했지만 시간이 많이 걸리고 시간이 부족합니다. 밀도 래스터를 강도 영역으로 나누거나 큰 데이터 세트를 빠르게 클러스터링하는 간단한 방법을 아는 사람이 있습니까?

밀접하게 관련된 게시물에 대한 토론 은 간단하고 효과적인 해결책을 밝혀 냈습니다 . 언덕은 싱크대이며 유역 경계는 그리드를 그 싱크대로 분할합니다.

가장 간단한 대답은 임계 값을 사용하여 임계 값 아래로 떨어지는 영역을 마스킹하는 것입니다. 이것은 당신의 중심을 둘러싼 뚜렷한 지역을 제공해야합니다. 그런 다음 해당 영역을 모양으로 변환 할 수 있어야합니다.

공간 통계 도구 : 래스터 데이터에 대한 군집 분석도 비슷한 문제에 대한 유용한 토론을 찾을 수 있습니다 .

나는 당신이 당신의 초기 문제로 돌아 가야한다고 생각합니다 : 전체 대도시 지역에서 상업 광장 영상의 클러스터를 찾으십시오.

나는 당신의 포인트가 평방 피트의 상업적 가치를 가진 소포의 중심이라고 가정합니까? 각 소포마다 총 평방 피트의 폴리곤 레이어를 가질 수 있다고 가정합니까? 그것은 당신에게 각각 정사각형 푸티 지와 정사각형 푸티 지에 대한 케이스 세트 (중심)와 모집단 (소포 다각형)을 제공합니다.

SatScan http://www.satscan.org/를 방문 하여 공간 전용 Poisson- 분산 모델을 실행하면 상용 정사각형 영상 클러스터가 매우 빠른 순서로 생성됩니다. (건물 공간의 평방 피트가 아닌 토지의 평방 피트를 인구로도 사용할 수 있습니다. 더 나은 인구가 될 수도 있습니다.)