주파수가 크게 다른 점 프로세스에 대해 사분면을 구성하는 방법은 무엇입니까?

여러 점 프로세스 (또는 하나의 표시된 점 프로세스)에 대해 쿼드 랏 수 분석을 수행 한 다음 일부 차원 축소 기술을 적용하고 싶습니다.

마크는 동일하게 배포되지 않습니다. 즉, 일부 마크가 자주 표시되고 일부는 매우 드 rare니다. 따라서 2D 공간을 일반 그리드로 간단히 나눌 수는 없습니다. 더 빈번한 마크는 덜 빈번한 마크를 "압박"하여 모양을 가리기 때문입니다.

따라서 각 셀에 N 개의 점이 최대가되도록 그리드를 만들려고했습니다 (그렇게하려면 셀이 N 점을 초과하지 않을 때까지 각 셀을 네 개의 작은 (동일한 크기의) 셀로 재귀 적으로 나눕니다. 그것).

이 "정규화"기술에 대해 어떻게 생각하십니까? 그러한 일을하는 표준적인 방법이 있습니까?

정규 그리드에서만 쿼드 라트 분석을 사용했습니다. 샘플링 데이터의 분산을 알려진 프로세스 (예 : 랜덤)와 비교하는 것이 목적과 관련하여 도움이되었습니다. 따라서 규칙적인 그리드가 잘 작동했습니다.
당신이 개발하고 설명한 방법은 4 차 계산이 확실하지 않습니다. 예를 들어 이동 평균 방법에서 한 가지 옵션은 원 (2D) 또는 구 (3D) 내에서 검색하여 수행되는 프로세스의 이웃 수, 즉 평균을 계산하는 것입니다. 선택한 샘플을 약간 다르게 사용하면 분석법이 비슷해 보입니다.