Rassembler des points

Bonjour à tous voici mon problème :
j'ai des points situés dans un expace 2D aléatoirement avec pour chaque point la valeur d'un paramètre. Je voudrais partitionner cet espace en K ensembles de points ayant :
- d'une part les valeurs de paramètres les plus proches
- d'autre part que les groupes de points soient les plus convexes possible, notamment en cas de points isolés ayant un paramètre fort différent du groupe des points autour qu'il ne fasse pas un autre groupe
ces deux fonctions à minimiser : différence de la moyenne des paramètres du groupe avec celui du point du groupe et distance entre les points d'un même groupe rendent la tâche complexe et paramétrée, en effet il n'existe pas de partitionnement idéal.
Je souhaiterais donc un algorithme prenant des paramètres en entrée.
merci de vos lumières
à bientôt

Réponses

  • Ca me fait penser à de la CAH (Classification Ascendante Hiérarchique). Mais de toutes façons, il va falloir que tu définisses une règle pour 'harmoniser' les distances sur (x,y) et les distances sur le 3ème axe : le paramètre de chaque point
    Tu me dis, j'oublie. Tu m'enseignes, je me souviens. Tu m'impliques, j'apprends. Benjamin Franklin
  • il faut classer en priorité par paramètres et n'être pas trop sensibles aux points "bizarres" pour que les groupes soient "convexes" (quel est le terme exact ?)
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