次の分布を持ついくつかの地質学的ポイントがあります。
Deultory/単一ポイントをフィルタリングし、隣接するポイントをグループ化するアルゴリズムが必要です。
上記のポイントから次のようなものを作成するアルゴリズムが必要です
したがって、最初の図にアルゴリズムを適用した後、それぞれがクリティカル セクションと呼ばれる 3 つの点の集合体を生成する必要があります。(図 2 のように)
Graph Partition、Convex Hull、Polygon Partitioning アルゴリズムなど、いくつかのアルゴリズムを知っていますが、通常、この問題に適したアルゴリズムはありません。
この質問に対して指定されたアルゴリズムを知っていますか?
私には、密度ベースのクラスタリングの典型的な例のように見えます。
ウィキペディアで DBSCAN を調べてください。
任意の数の点から3つのクラスターまたは重心を作成するには、K-means法を使用します。外れ値を削除せずに優れたソリューションを得ることができます。
https://github.com/reddavis/K-Means
外れ値を削除する場合は、ポイントごとに繰り返し削除し、K-Meansを再計算して、どのポイントが最も影響力があり、最もエラーが発生するかを確認する必要があります。気をつけて。ポイントを削除する順序はポイント自体と同じくらい重要であるため、この部分は困難です。最小二乗回帰のクックの距離の背後にある概念は、あなたの思考を刺激するかもしれません。
http://en.wikipedia.org/wiki/Cook's_distance
幸運を！他にご不明な点がありましたらお知らせください。
セットをクラスターに分割するために、最小スパニング ツリーを計算し、その最長のエッジを削除することが必要な場合があります。