Forse la cosa più vicina che puoi usare, di esistente, è il seguente algoritmo, che puoi caricare nella MiniGUI di ELKI: https://github.com/elki-project/elki/blob/master/addons/tutorial/src/main/java/tutorial/clustering/SameSizeKMeansAlgorithm.java
Per i punti dovresti generare i centroidi delle tue celle e poi completare l'elaborazione come preferisci, a valle dell'algoritmo. La poni come una cosa semplice. Anche se intuitivamente lo sembra, in realtà non lo è, perché si tratta di un problema di ottimizzazione NP-hard, e come tutti questi problemi si cerca di trovare una soluzione che sia il più possibile ottimale... ma non ce n'è una sola, e più d'una può essere ottimale :) giovanni Il giorno 8 novembre 2017 10:48, G. Allegri <gioha...@gmail.com> ha scritto: > 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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