Ah, ok, allora non è tanto una questione di clustering quanto di tassellamento di una superficie. Tanto per essere chiari, idealmente tu vorresti:
1 - generare N punti casuali all'interno della tua superficie 2 - partendo dagli N centroidi casuali calcolare gli N poligoni (cluster di celle) di uguale area che coprano completamente la tua superficie. giusto? giusto? giovanni Il giorno 8 novembre 2017 10:15, Maurizio Marchi <mauriziomarch...@gmail.com > ha scritto: > Ciao Giovanni e grazie per le risposte. > Quello che serve a me, in soldoni, è fare dei gruppi di "pixels" (passami > il termine) omogenei in mod do avere la stessa superficie. In ciascuno di > questi clusters poi devo generare un punto casuale che andrò a rilevare in > bosco. In pratica devo fare un campionamento casuale di tipo stratificato > in cui i miei strati non sono oggetti di cui conosco già composizione, > struttura, eccetera ma sono solo unità geografiche di uguale superficie e > che quindi avranno statisticamente tutte lo stesso peso. Si tratta di > metodo che già è implementato nell'ambito degli inventari forestali. > La matrice di distanza geografica purtroppo è rischiosa in quanto la > probabilità di avere celle non aggregate è alta. Diciamo che mi servirebbe > un qualcosa che in base ad una cella scelta mi dice quali sono quelle che > hanno un lato in comune e me le aggreghi in modo iterativo fino a > raggiungere la dimensione richiesta, calcolata appunto come il rapporto tra > il numero di celle totali e il numero di gruppi che voglio fare. > > 2017-11-08 0:36 GMT+01:00 G. Allegri <gioha...@gmail.com>: > >> Un ulteriore spunto, usando ELKI: https://elki-project.git >> hub.io/tutorial/same-size_k_means >> >> Buon lavoro, >> giovanni >> >> Il 7 nov 2017 18:15, "G. Allegri" <gioha...@gmail.com> ha scritto: >> >>> Pensandoci meglio, forse servirebbe qualcosa come proposto in questa >>> risposta: https://stackoverflow.com/a/5452702/434850 >>> >>> Domanda: vuoi fissare la dimensione (d) dei cluster, e quindi n/d >>> cluster, oppure vuoi fissare numero di cluster (k), come nel k-means, e >>> ottenere k cluster tutti con dimensione n/k? >>> >>> >>> Il 7 nov 2017 17:46, "G. Allegri" <gioha...@gmail.com> ha scritto: >>> >>>> Il problema non è affatto banale, e non sono a conoscenza di sw che lo >>>> faccia. Sei sicuro che gli strumenti di Grouping della Esri lo facciano? >>>> >>>> Forse una strada alternativa a quella descritta nel blog potrebbe >>>> essere eseguire un clustering classico (kmeans, DBSCAN, ecc.), disponibile >>>> in vari strumenti (GRASS, PostGIS, ecc.) e alla fine ribilanciare le >>>> dimensioni dei cluster. C'è di studiarci un po'... >>>> >>>> Il 7 nov 2017 10:17, "Maurizio Marchi" <mauriziomarch...@gmail.com> ha >>>> scritto: >>>> >>>>> Ciao Giovanni, si esattamente solo che in quella pagina è un po’ >>>>> complicato e prima di dedicarmi ci avevo bisogno di capire se esiste già >>>>> qualcosa :) >>>>> >>>>> On Tue, 7 Nov 2017 at 10:02, G. Allegri <gioha...@gmail.com> wrote: >>>>> >>>>>> Ciao Maurizio, >>>>>> non sono a conoscenza di plugin o moduli pronti all'uso per fare >>>>>> quello che ti serve. Se non ho capito male tu hai bisogno di qualcosa di >>>>>> questo tipo: https://www.r-bloggers.com/spatial-clustering-with-equ >>>>>> al-sizes/ >>>>>> Giusto? >>>>>> >>>>>> giovanni >>>>>> >>>>>> Il giorno 7 novembre 2017 09:00, Luca Delucchi <lucadel...@gmail.com> >>>>>> ha scritto: >>>>>> >>>>>>> 2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi < >>>>>>> mauriziomarch...@gmail.com>: >>>>>>> > Buongiorno, >>>>>>> >>>>>>> Ciao, >>>>>>> >>>>>>> > sto cercando di capire se QGIS o GRASS abbiano al loro interno una >>>>>>> funzione >>>>>>> > per creare clusters di oggetti aggregati spazialmente che abbiano >>>>>>> anche lo >>>>>>> > stesso numero di oggetti (esempio celle). Qualcosa di simile al >>>>>>> Grouping >>>>>>> > Analysis di ArcGIS per intendersi. >>>>>>> > >>>>>>> > http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-stat >>>>>>> istics/grouping-analysis.htm >>>>>>> > >>>>>>> > http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-stat >>>>>>> istics/how-grouping-analysis-works.htm >>>>>>> > >>>>>>> > Nel mio caso la funzione sarebbe piuttosto utile in fase di >>>>>>> campionamento >>>>>>> > quando si vuole implementarentare il protocollo "one per stratum >>>>>>> sampling" >>>>>>> > (o stratificato che dir si voglia). >>>>>>> > Ho posto la stessa domanda su Researchgate qui >>>>>>> > <https://www.researchgate.net/post/Equal_size_clusters_with_ >>>>>>> R_or_QGIS?_sg=q6WUuAVlVQ8I4eCj88yFV41KQinJA4OWkN2KAmHYWatJVf >>>>>>> mhi8lRc5hvGhQm3Mk8yrMmkYAf2J7m8YQOzTSDGF9jAfSxD-A.oGSpM4QO8A >>>>>>> ysO0y1XGr8TSwTrfJBf4hYsJaWU17b5ai-xQZSjLNW1fhQ7DjHxv-Ghscw9n >>>>>>> n8wrnS1n-DHrGibw> >>>>>>> > (con >>>>>>> > immagine annessa) ma le risposte sono state un po criptiche. Credo >>>>>>> che non >>>>>>> > sia una cosa complicatissima, alla fine è una matrice di distanza >>>>>>> ma >>>>>>> > coputazionamente credo che sia abbastanza onerosa se fatta in >>>>>>> linguaggio R >>>>>>> > rispetto per esempio ad un python... >>>>>>> > >>>>>>> > Idee? >>>>>>> >>>>>>> questo puoi aiutare? >>>>>>> >>>>>>> https://grass.osgeo.org/grass72/manuals/v.cluster.html >>>>>>> >>>>>>> > Saluti, >>>>>>> > >>>>>>> >>>>>>> -- >>>>>>> ciao >>>>>>> Luca >>>>>>> >>>>>>> www.lucadelu.org >>>>>>> >>>>>> _______________________________________________ >>>>>>> Gfoss@lists.gfoss.it >>>>>>> http://lists.gfoss.it/cgi-bin/mailman/listinfo/gfoss >>>>>>> Questa e' una lista di discussione pubblica aperta a tutti. >>>>>>> I messaggi di questa lista non hanno relazione diretta con le >>>>>>> posizioni dell'Associazione GFOSS.it. >>>>>>> 801 iscritti al 19/07/2017 >>>>>>> >>>>>> >>>>>> -- >>>>> Maurizio Marchi >>>>> Skype ID: maurizioxyz >>>>> linux user 552742 >>>>> >>>> > > > -- > Maurizio Marchi > Skype ID: maurizioxyz > linux user 552742 > _______________________________________________ Gfoss@lists.gfoss.it http://lists.gfoss.it/cgi-bin/mailman/listinfo/gfoss Questa e' una lista di discussione pubblica aperta a tutti. 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