r - 在 R 中的点数据集中选择 n 个最均匀分布的点

给定一组点，我试图选择在这组点上分布最均匀的 n 个点的子集。换句话说，我正在尝试精简数据集，同时仍然在空间中均匀采样。

到目前为止，我有以下内容，但这种方法可能不适用于较大的数据集。也许有一种更智能的方法来首先选择点的子集......
以下代码随机选择点的一个子集，并试图最小化该子集中的点与该子集外的点之间的距离。

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evenSubset <- function(xy, n) {

    bestdist <- NA
    bestSet <- NA
    alldist <- as.matrix(dist(xy))
    diag(alldist) <- NA
    alldist[upper.tri(alldist)] <- NA
    for (i in 1:1000){
        subset <- sample(1:nrow(xy),n)
        subdists <- alldist[subset,-subset]
        distsum <- sum(subdists,na.rm=T)
        if (distsum < bestdist | is.na(bestdist)) {
            bestdist <- distsum
            bestSet <- subset
        }
    }
    return(xy[bestSet,])
}

xy2 <- evenSubset(xy=cbind(rnorm(1000),rnorm(1000)), n=20)
plot(xy)
points(xy2,col='blue',cex=1.5,pch=20)

最佳答案

按照@Spacedman 的建议，我使用 voronoi 镶嵌来识别和删除那些最接近其他点的点。

在这里，要下降的点的百分比被赋予函数。这似乎工作得很好，除了它在大型数据集上很慢的事实。

library(tripack)
voronoiFilter <- function(occ,drop) {
    n <- round(x=(nrow(occ) * drop),digits=0)
    subset <- occ
    dropped <- vector()
    for (i in 1:n) {
        v <- voronoi.mosaic(x=subset[,'Longitude'],y=subset[,'Latitude'],duplicate='error')
        info <- cells(v)
        areas <- unlist(lapply(info,function(x) x$area))
        smallest <- which(areas == min(areas,na.rm=TRUE))
        dropped <- c(dropped,which(paste(occ[,'Longitude'],occ[,'Latitude'],sep='_') == paste(subset[smallest,'Longitude'],subset[smallest,'Latitude'],sep='_')))
        subset <- subset[-smallest,]
    }
    return(occ[-dropped,])
}

xy <- cbind(rnorm(500),rnorm(500))
colnames(xy) <- c('Longitude','Latitude')
xy2 <- voronoiFilter(xy, drop=0.7)

plot(xy)
points(xy2,col='blue',cex=1.5,pch=20)

关于r - 在 R 中的点数据集中选择 n 个最均匀分布的点，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22228946/