Просторовий аналіз та кластеризація поблизу особливостей

Я працюю над маркувальною поведінкою у групових живих тварин і мене цікавить, як на поведінку маркування впливають певні характеристики сусідніх груп. Я побудував території кожної групи з 95% площі щільності, створеної за допомогою a-LoCoH. Відмітки кожної особи з групи накреслюються як окремий шар точок. Поведінка маркування не є випадковою, і вони, схоже, скупчуються навколо меж із сусідніми групами. Що я хотів би дослідити, чи відзначають люди більше поблизу одних груп, ніж поблизу інших, наприклад, чи люди відзначають менше близьких груп, які тісно пов'язані? чи можна показати, що точки скупчуються поблизу одних функцій, а не поблизу інших?

Будь-яка допомога, яку можна надати, буде дуже вдячна,

Дейв Хамфріс

Для демонстрації нижче зображено чотири території (A, B, C та D) та місця розмітки двох осіб із групи A. Групи A та B тісно пов'язані. Групи C і D не пов'язані з групою A.

Я настійно рекомендую поглянути на R , зокрема пакет Spatstat від CSRIO. Існує чудовий посібник / навчальний посібник професора Адріана Баддлі, який проведе вас за допомогою безлічі різних методів аналізу точкових моделей. Я б детально подивився на Частина VII: Шаблони позначених точок (зокрема функцію кореляції Марк на стор. 202). Примітка знаки тут посилаються на дані класифікуються по атрибуту замість того, чисельне співвідношення.

Також на початку документа є розділ про зчитування даних (з використанням rgdal , sp тощо). Якщо ви використовуєте ArcGIS, я б розглянув середовище геопросторового моделювання як один із способів зв’язку даних у R та ArcGIS, інакше QGIS має управлінняR, яке зробить те саме.

Нарешті, @whuber (серед багатьох інших) тут, на GIS SE, має величезну кількість досвіду в R, тому задайте питання, як ви їх знайдете, або спробуйте захопити його в чаті.