답변:
공간 통계 는 아마도 전형적인 예일 것입니다. 또한 공간 데이터 분석 은 견고한 개요를 제공합니다
공간 데이터 분석을위한 통계 방법 , 지리 공간 분석-종합 안내서 및 지리 정보 분석 을 통해 훌륭한 개요를 얻을 수 있습니다.
보다 실용적인 지향적 인 또 다른 방법은 R을 보는 것 입니다. 리소스에 대한 일반적인 개요는 CRAN 공간 작업보기 를 살펴보십시오 . 대부분의 패키지에는 좋은 문서와 예제가 함께 제공됩니다.
여기 spatstat 패키지 에 중점을 둔 꽤 좋은 노트 세트가 있습니다 . 또한 R을 사용한 응용 공간 데이터 분석 서적도 유용 할 수 있습니다.
나는 과거를 망쳐 놓는 것을 싫어하지만, 일반적으로 CrimeStat 프로그램에 대한 Ned Levine의 참고 문헌을 확인하기 위해 포인트 패턴 분석에 관심이있는 사람을 제안 합니다. 평신도를 대상으로 한 다양한 포인트 패턴 분석에 대한 거대한 참고 자료입니다 (범죄 분석보다 훨씬 일반화 가능). 또한 프로그래머는 Crimestat에서 구현 된 다양한 프로그램의 라이브러리 (모든 dll)에 관심이있을 수 있습니다. 또한 사람들이 이미 언급 한 지리 공간 분석 온라인 전자 책을 확인해야한다는 데 동의합니다 .
Crimestat의 루틴은 점 패턴의 선형 피처를 식별하는 데 큰 도움이되지는 않지만, 보트 패턴의 점 패턴 분석 기법에는 좋은 소개 텍스트입니다.
두 가지 일반적인 포인트 클러스터링 방법은 계층 적 클러스터링 과 k- 평균 클러스터링 입니다. wikipedia 도 참조하십시오 .
점의 공간 구조가 인식되는 방식에 관심이 있다면 소위 "게슈탈트 지각 법"을 살펴보십시오.
구체적인 사용 사례는지도 제작입니다. 적절한 방법으로 자동 표시되도록 맵 심볼의 공간 구조를 감지하고 평가해야합니다. 이 기사에서는 여러 작은 규모로 표시하기 위해지도 기호의 정렬을 감지하는 방법의 예를 제공합니다.