Witam wszystkich
Poszukuję rozwiązania problemu automatycznego grupowania danych, a konkretnie obiektów o zadanej liczbie parametrów. Przedstawię swój problem na małym przykładzie, aby łatwiej można było go zrozumieć.
Załóżmy, że mam 500 pól jednakowej powierzchni, na których rosną drzewa. Posiadając wszelkie dane o drzewach, dla każdego pola obliczam statystyki, np.: średnia wysokość drzew, minimalna wysokość drzew, maksymalna wysokość drzew, średnia grubość pnia. Tworzę z tego tabelę o wymiarach: 500 wierszy (pola) x 4 (statystyki). Na podstawie danych zawartych w tabeli, chciałbym odnaleźć w zbiorze 500 pól, pola podobne do siebie.
I tutaj pytanie do Was: czy jest to możliwe, a jeżeli tak, to w jaki sposób się do tego zabrać? Czytałem trochę o algorytmach k-means, dbscan i innych, stosowanych w C++/R/Julia/Octave. Czy ktoś z Was grupował takiego typu obiekty, na podstawie podobnych parametrów i mógłby zaproponować algorytm, który najlepiej by się do tego nadawał?
Pozdrawiam
0
0
Zainteresuj się czymś takim jak WEKA (platforma w Javie) fajne narzędzie do eksploracji danych. Masz tam różne algorytmy grupowania (klasteryzacji, analizy skupień jak zwał tak zwał) w tym i jest tam k-means. Wybór algorytmu w Twoim przypadku wybrałbym jakiś algorytm hierarchiczny. K-Means opiera się na znalezieniu punktu centralnego grupy/zespołu obiektów i grupowanie kolejnych instancji wg wyznaczonego punktu centralnego.