¿Cómo puedo crear grupos de puntos de lat/long pares?

Question

Tengo una base de datos que contiene Lat/Long pares para identificar la ubicación de los puntos de interés. Me gustaría grupo los puntos del interés en grupos de 10. El grupo debe estar geográficamente local y contener exactamente 10 puntos. Cada grupo debe ser de un mínimo de superficie.

He mirado en varias implementaciones en R, pero ninguno de ellos (que yo vea) permiten especificar en definitiva un tamaño de clúster.

También me gustaría apreciar un puntero a cualquier nivel principiante R tutoriales de como es todo un poco extraño para mí en el momento.

(Yo ya me hecho esta pregunta Agrupación mapa de puntos fijos tamaños de clúster , pero creo que no fue lo suficientemente exacta en mi pregunta para obtener una buena respuesta.)

EDITAR:
Geográficamente local - creo que significa que los grupos no significativamente superposición. En mi aplicación (la asignación de personas a los grupos, para fines de control) sería ideal si cada grupo era tan pequeño como sea posible en el área de física.
Área mínima - de nuevo, tratando de mantener el área del grupo a un mínimo. Supongo que esto podría ser cuantificado como el mantenimiento de los de cada grupo del área por debajo de un umbral especificado (para evitar que decenas de grupos pequeños y uno grande).

Answer 1

Creo que usted podría estar buscando un k-vecino más cercano de la herramienta. Este tipo de herramienta puede ser utilizada para identificar a los 10 vecinos más cercanos de todos los puntos del conjunto de datos. Parece ser que hay un par de opciones diferentes para este (con el uso de diferentes algoritmos o tener ligeramente diferentes funcionalidades), y no estoy seguro de que sería la mejor opción. Pero aquí hay un par de enlaces:

http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/class/html/knn.html http://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R/Classification/kNN

Usted puede necesitar para combinar los resultados con un algoritmo de agrupamiento o cluster conjunto de herramientas para identificar los grupos de puntos que tienen similares grupos de vecinos para conseguir que en las clasificaciones de los puntos donde hay poca, o ninguna superposición. Puede que tenga que hacer un poco de manual de tocar el violín con la salida, pero se debe permitir automatizar una gran parte de la obra

Algunos enlaces: http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume3/strehl02a/strehl02a.pdf http://cran.r-project.org/web/packages/clue/vignettes/clue.pdf

También podría ser capaz de encontrar un k-means clustering herramienta que va a hacer todo esto en un solo paso y hacer cumplir los 10 puntos en un clúster de la regla (solo hay que dividir el número total de puntos por 10 y seleccione el número deseado de clusters de la herramienta).