劃分3D點與XYZ座標中，基於空間接近

Question

我有一組XYZ的用於分佈在任意三維表面點的座標10個結構域（約50000），我需要組這些點中，以各自含有大約10個領域根據空間接近度的1/10數據點。基本上在表面上有10個表面補丁。謝謝。

Answer 1

看起來像你想要一個聚類算法。

我有運氣與k-means ++之前。

的K-means算法用於k均值

和http://en.wikipedia.org/wiki/K-means%2B%2B ++變體參見http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering。

Answer 2

有了K-means，你可能會得到具有0個點的簇。處理這種退化情況並不難，但我不知道k-means ++是否這樣做。你也可以看看Cluto，它實現了一個不同的聚類算法。希望他們中的一個能夠滿足你的需求。如果您的要求很嚴格，即您只需要10個具有1/10點的分區，請使用圖形分區聚類算法。他們在CLUTO實施以及