我有一些地质点，分布如下：
我需要一种算法来过滤断断续续的/单点并将相邻的点分组。
我需要算法从以上几点为我创建类似以下的内容
因此，在对第一个图应用算法之后，我需要生成三个点集合，每个点都称为临界区。（如图2）
我知道一些算法，包括 Graph Partition、Convex Hull、Polygon Partitioning 算法，但通常没有人适合这个问题。
你知道这个问题的任何指定算法吗？
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对我来说，这看起来像是基于密度的聚类的典型示例。
在 Wikipedia 上查找 DBSCAN。
于 2012-07-28T18:41:17.880 回答
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要从任意数量的点创建 3 个聚类或质心，您可以使用 K-means 方法。您可能会在不删除任何异常值的情况下获得很好的解决方案。
https://github.com/reddavis/K-Means
如果要删除异常值，则需要迭代删除每个点并重新计算 K-Means，以查看哪些点最具影响力并产生最多的错误。当心。这部分很困难，因为删除点的顺序与点本身一样重要。库克距离背后的最小二乘回归概念可能会激发您的思考。
http://en.wikipedia.org/wiki/Cook's_distance
祝你好运！如果您还有其他问题，请告诉我。
于 2012-07-28T13:04:52.697 回答
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您可能想要计算最小生成树并删除其最长边，以便将您的集合拆分为集群。
于 2012-07-28T12:54:54.213 回答