我会尽量做到具体。
我正在开发一个增强现实应用程序，我需要找出显示标记的最佳动作范围。出于可用性原因，我决定将最大值设置为 5 公里。我想发现最佳半径，其中包括离我的位置更近的标记的最大密度。
例如，如果我在一个100米内有20个标记的地方，距离这5个标记有1公里，我有兴趣详细查看100米内的20个标记，那么半径必须设置为100米。如果我在一个 3 到 4 公里之间有 5 个标记的地方，我有兴趣拥有 4 公里的半径。
您为此目的推荐哪种算法或数学方法（聚类？质心？直方图的峰值？）？我知道每个标记与我的位置的距离。
编辑： 我会尝试更具体地添加一些信息。
用例 假设标记表示用户的朋友，并且用户早上在办公室，肯定他周围会有高密度的标记/朋友，因此会对详细查看这些更感兴趣（说，在 1 公里内）而不是那些在火车站的人（比如在 5 公里的半径内）。假设用户一直在办公室，但是在晚上，1km范围内的标记/朋友不会像以前那样很多，但是可能会有兴趣看到那些在5km范围内的人，要知道谁要走了，谁可能会来接它，等等。
我尝试过 的理想情况下，我将距离划分为 Xmeters 波段并计算每个波段中有多少个标记，找到包含最大数量 fo 标记的波段，并将半径设置为该尺寸。但是我丢失了相邻波段中的所有标记，这些标记大于作为半径的标记，但它们是仍然感兴趣的“密度”的一部分。我真的不知道如何解决这个问题。