Algoritmos de análisis de patrones de puntos

Estoy buscando algoritmos de análisis de patrones de puntos y literatura sobre análisis de patrones de puntos, recursos en línea y títulos de libros bienvenidos. Los temas pueden variar desde descripciones generales de algoritmos hasta casos de uso concretos en cualquier campo de investigación.

Actualización 31 de julio, 15:54:

Me interesarían especialmente los métodos locales para detectar entidades lineales en patrones de puntos. Por ejemplo, crear geometrías de carreteras / pistas a partir de puntos GPS.

La estadística espacial es probablemente un ejemplo clásico aquí. También el análisis de datos espaciales ofrece una visión general sólida

Métodos estadísticos para el análisis de datos espaciales , el análisis geoespacial: una guía completa y el análisis de información geográfica también le brindarán una buena visión general.

Otra forma más práctica de ir sería mirar a R. Ver la vista de tareas espaciales de CRAN para obtener una visión general de los recursos. La mayoría de los paquetes vienen con buena documentación y ejemplos.

Hay un muy buen conjunto de notas aquí , centrándose sobre todo en spatstat paquete. También puede ser útil el Análisis de datos espaciales aplicados con el libro R.

Odio caminar penosamente por el pasado, pero sugeriría a cualquier persona interesada en el análisis de patrones de puntos en general que consulte las referencias de Ned Levine para el programa CrimeStat . Es una gran referencia para una amplia variedad de análisis de patrones de puntos dirigidos a legos (es mucho más generalizable que simplemente el análisis del crimen). Los programadores también pueden estar interesados ​​en las bibliotecas (todas las DLL) para los diversos programas implementados en Crimestat. También estoy de acuerdo en que la gente debería consultar el libro electrónico de análisis geoespacial en línea ya mencionado.

Aunque las rutinas en Crimestat probablemente no serán de mucha ayuda para identificar características lineales en patrones de puntos, definitivamente es un buen texto de introducción para una gran cantidad de técnicas de análisis de patrones de puntos.

Dos métodos comunes de agrupación de puntos son la agrupación jerárquica y la agrupación de k-medias . Ver también en wikipedia .

Si está interesado en la forma en que se perciben las estructuras espaciales de los puntos, eche un vistazo a las llamadas "leyes de percepción gestalt".

Un caso de uso concreto es en cartografía. Las estructuras espaciales de los símbolos del mapa deben detectarse y evaluarse para que se representen automáticamente de manera adecuada. Este artículo da el ejemplo de un método para detectar alineaciones de símbolos de mapas con el fin de representarlos en varias escalas más pequeñas.

¿Esto depende de si desea ver patrones de puntos "globales" o "locales"? Probablemente necesite darnos más detalles del espacio de su problema antes de poder obtener una buena respuesta (a menos que sea solo una pregunta de tarea).