Saya memiliki dataset besar dengan 36k poin yang mewakili penggunaan lahan komersial, masing-masing dengan bidang yang berisi rekaman persegi. Saya telah menjalankan analisis kepadatan kernel pada dataset ini, menghasilkan raster yang menunjukkan kepadatan cuplikan persegi komersial di seluruh area metro. Saya perlu membagi raster ini menjadi daerah yang sesuai dengan maxima lokal, yang saya sebut "pusat". Saya sudah menentukan lokasi pusat, dan sekarang saya perlu melakukan satu dari dua hal:
menggunakan alat pengelompokan titik, seperti "mempartisi sekitar medoids", untuk mengelompokkan poin menjadi kelompok di sekitar pusat yang telah saya identifikasi. Masalah dengan metode ini adalah bahwa itu adalah komputasi yang intens, dan terlebih lagi jika saya mencoba menggunakan matriks ketidaksamaan untuk menimbang poin berdasarkan ukuran.
entah bagaimana membagi raster kepadatan kernel (yang kira-kira menyerupai raster medan) menjadi "bukit" individual di sekitar masing-masing pusat. Tapi saya tidak bisa memikirkan alat apa pun untuk melakukan ini.
Masalah ini telah mengganggu saya untuk sementara waktu, dan saya berharap saya dapat melakukan metode pengelompokan dalam R, tetapi itu memakan waktu dan saya kehabisan waktu. Apakah ada yang tahu tentang metode sederhana untuk membagi raster kepadatan menjadi lingkungan intensitas atau untuk dengan cepat mengelompokkan dataset besar?