[Geomatique] Methodes des plus proches voisins, donnees packees

Message posté par : dominique.lys ---------------------------------------- Si votre objectif est de grouper les points en fonction de leur proximité géographique alors il faut vous tourner vers les algos de clustering type K-means qui permet de classifier une distribution 2d. Si c'est plutôt pour représenter la densité alors aller voir du côté de Kernel Density Estimation qui correspond à un calcul de probabilité sur la distribution 2D. Mais à mon sens IDW répond à une autre objectif : obtenir une donnée continue à partir d'un ensemble de points. D'ailleurs en général quand à l'issue d'une interpolation IDW et on obtient cet effet de cluster c'est signe que le coefficient de pondération par la distance a été mal choisi. Ce coef est tellement pénible à déterminer que mon seul conseil est de fuir cette méthode. Dans tous les cas c'est difficile de répondre sans avoir une idée du phénomène représenter et de la question à laquelle doit répondre la représentation. Par exemple vous n'avez pas préciser si les couleurs sur vos points correspondent à des catégories ou des quantités et si cette info devait être mobilisée dans le traitement. ---------------------------------------- Le message est situé https://georezo.net/forum/viewtopic.php?pid=338377#p338377 Pour y répondre : geomatique(a)ml.georezo.net ou reply de votre messagerie Pour vous désabonner connectez-vous sur le forum puis Profil / Abonnement -- Association GeoRezo - le portail géomatique https://georezo.net