点模式分析算法

我正在寻找关于点模式分析的点模式分析算法和文献，欢迎在线资源和书名。主题的范围可能从算法的一般描述到任何研究领域的具体用例。

更新7月31日15:54：

我对在点模式中检测线性特征的局部方法特别感兴趣。例如，从gps点创建道路/轨道几何。

空间统计可能是此处的经典示例。此外，空间数据分析提供了可靠的概述

空间数据分析的统计方法，地理空间分析-全面指南和地理信息分析也将为您提供很好的概述。

另一个更实际的面向方法是查看R。查看CRAN空间任务视图以了解资源的一般概述。大多数软件包都带有良好的文档和示例。

有一个相当不错的笔记集在这里，主要是着眼于spatstat包。也有R中的空间数据分析的书可能来得心应手。

我不想拖延过去，但我建议任何对点模式分析感兴趣的人都可以查阅Ned Levine对CrimeStat计划的参考。对于针对外行的各种点模式分析（它比简单的犯罪分析更具通用性），它是一个巨大的参考。程序员也可能会对在Crimestat中实现的各种程序的库（所有dll）感兴趣。我也同意人们也应该阅读已经提到的地理空间分析在线电子书。

尽管Crimestat中的例程对于识别点模式中的线性特征可能不会有太大帮助，但对于大量点模式分析技术而言，这无疑是一个很好的介绍性文字。

两种常见的点聚类方法是层次聚类和k-means聚类。另请参阅Wikipedia。

如果您对感知点的空间结构的方式感兴趣，请查看所谓的“格式塔感知定律”。

具体的用例在制图中。必须检测和评估地图符号的空间结构，以便以适当的方式自动表示。此文章给出了用于检测，以便在几个较小的尺度来表示它们地图符号的比对的方法的例子。

这取决于您要查看“全局”还是“局部”点模式？您可能需要给我们更多有关您的问题空间的详细信息，然后才能获得一个好的答案（除非这只是一个家庭作业问题）。