Tengo un shapefile de 300 puntos que necesito para hacer grupos, cada uno de los cuales contendrá exactamente 9 puntos que están más cerca de los vecinos.
He probado el 'cerca' de la herramienta, que han sumado NEAR_FID y NEAR_DIST a la tabla de atributos, pero no podía usarlo para el grupo de 9 vecinos. También traté de 'análisis de agrupación de' herramienta, pero esto sólo hace 2 grupos en general con la variable número de miembros de cada momento.
Alguien tiene alguna idea mejor?
Resultado de la técnica de clustering sugerido por @Albert se muestra con los colores de los puntos en la imagen de abajo. Salida dependerá en gran medida de orden físico de puntos en una clase de entidad. En algún momento se producirá en "islas", que se groupped en un muy dispersar a los "cluster", por ejemplo, puntos rojos en el grupo "C" a continuación. Observe que los puntos están marcados por sus FID.
El algoritmo que he descrito varias veces (ver mis comentarios a este post) negocia correctamente este problema, produciendo continuamente clusters. La salida muestra los colores de los rectángulos:
La foto de abajo muestra el algoritmo aplicado a 297 puntos por 9 en los grupos:
ACTUALIZACIÓN:
Para producir el resultado anterior me calculada polígonos de Voronoi de puntos de interés y seguido los pasos descritos aquí. Tal vez usted puede hacer lo mismo y ver si te gusta salida.
Alternativamente: Llame a su puntos de NODOS en la tabla de contenido (shapefiles sólo!).
arcpy.AddGeometryAttributes_management("NODES")
arcpy.SpatialJoin_analysis("NODES", "NODES", "./links.shp", "JOIN_ONE_TO_MANY","INTERSECT", search_radius="1500 Meters")
arcpy.SelectLayerByAttribute_management("links",""""TARGET_FID" = "JOIN_FID"""")
arcpy.DeleteFeatures_management(in_features="links")
arcpy.AddField_management("links", "TIMES", "DOUBLE")
arcpy.CalculateField_management("links", "TIMES", "math.hypot( !POINT_X! - !POINT_X_1!, !POINT_Y!- !POINT_Y_1! )", ."PYTHON_9.3")
arcpy.AddField_management("NODES", "RCVNODE","LONG")
arcpy.AddField_management("NODES", "P2013","LONG")
arcpy.CalculateField_management("NODES", "P2013", "1")
Crear la herramienta como se muestra en la hipervínculos post y ejecutarlo. Comprobar los valores en el campo RCVNODE de NODOS, esto es un número de grupo asignado a sus puntos. Si la secuencia de comandos no significa que la distancia en la unión espacial es demasiado pequeño y tienes islas no conectado con el resto de la red. Aumentar la distancia.
Recuerde que cualquier solución es sólo una de las innumerables posibles soluciones. Si no te gusta intenta reordenar los nodos en la tabla.
Tenga en cuenta que con muy poco esfuerzo se puede visualizar los ENLACES de puntos en las líneas que conectan los NODOS:
Como BIEN dijo, los grupos se diferencian dependiendo de la semilla a utilizar.
Usted puede hacer esto en Python y es relativamente fácil. Esta es la idea general, por supuesto, usted necesitará algunos bucles y contadores para asignar grupos.
La idea es ejecutar la herramienta de proximidad y encontrar el punto más cercano que va a estar en el mismo grupo hasta que comience el siguiente grupo. La cosa principal es la eliminación de los puntos que ya se han asignado cuando se ejecuta la herramienta de proximidad de nuevo.
Los Algoritmos genéticos se han encontrado para ser útil para la agrupación. Tal vez la única de estas soluciones podría ser limitada a producir racimos de 9 puntos.
El uso de Algoritmos Genéticos en la Agrupación de Problemas
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