Encontrar el centroide de un clúster de puntos utilizando R

Question

Buscando en la web, las soluciones para encontrar los centroides de los polígonos aparecen con bastante frecuencia. Lo que me interesa es encontrar el centroide de un grupo de puntos. Una especie de media ponderada.

¿Puedes proporcionar algunas indicaciones, pseudocódigo (o incluso mejor, un paquete de R que ya haya resuelto esto) o enlaces de cómo se puede abordar este problema?

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@iant ha sugerido un método para promediar las coordenadas y utilizarlo para el centroide. Esto es exactamente lo que se me pasó por la cabeza cuando vi la imagen correcta en esta página web .

Aquí hay un simple código R para dibujar la siguiente figura que demuestra esto (× es el centroide):

xcor <- rchisq(10, 3, 2)
ycor <- runif(10, min = 1, max = 100)
mx <- mean(xcor)
my <- mean(ycor)

plot(xcor, ycor, pch = 1)
points(mx, my, pch = 3)

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cluster::pam()$medoids devuelve un medoide de un conjunto de cluster. Este es un ejemplo de @Joris Meys:

library(cluster)
df <- data.frame(X = rnorm(100, 0), Y = rpois(100, 2))
plot(df$X, df$Y)
points(pam(df, 1)$medoids, pch = 16, col = "red")

Answer 1

Sólo tienes que promediar las coordenadas X e Y (multiplicar por un peso si quieres) y ahí tienes tu centroide.

Answer 2

Puedes utilizar la función centroide del paquete geosfera.

https://www.rdocumentation.org/packages/geosphere/versions/1.5-5/topics/centroid

Answer 3

Esto es excelente. Sugeriría eliminar los valores atípicos antes de hacer esto. Para eliminar simplemente los valores atípicos, se podrían encontrar las longitudes dentro de los percentiles del 75%-25% y lo mismo para las latitudes, y sólo calcular la media en esos valores O, para una eliminación menos drástica de los valores atípicos, eliminar los valores fuera del rango intercuartil de 1,5 * 75%-25% (esta es una definición de valor atípico algo estándar).