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Buenas gente,
Tengo unos datos que son unos 2000 puntos con una distribución 2D heterogénea. Mi objetivo es conseguir un mapa de densidad de los puntos, para una mejor visualización de su distribución. Me interesa que el mapa sea contínuo y que no exista la densidad nula por alejado que se esté de los puntos.
He probado algunas cosas, ya que no conozco un método "estándar" y tengo algunos problemas:
-Inverso del cuadrado de la distancia o inverso de la distancia: Pues eso, trato los puntos como cuerpos con la misma "masa" y calculo lo que sería el potencial gravitatorio para dibujar el mapa. Así consigo un único mapa escalable por una sola consate, Pero tengo el problema que en los puntos mismos tengo infinitos ya que un punto con masa tiene densidad infinita. Eso quiero evitarlo y no quiero tener que convertir los puntos en círculos de radio arbitrario.
-Gaussiana o parecida: Crear superfícies gaussianas en cada punto y sumarlo todo. Esto ya no me da infinitos, pero la suavidad o agudez de las gaussianas también es arbitraria (como lo de los circulos) y tengo infinitas soluciones distintas además de la escala.
-Teselas voronoi: Esta es una manera de obtener una única solución escalable sin infinitos. Creo teselas Voronoi para los puntos y asigno la densidad de cada tesela como el inverso de su área. El problema es que ya no es un mapa contínuo, cosa que tampoco me sirve.
Lo que observo es que como la densidad es una media, supongo que depende de qué escala se use. Podría decir que la densidad es el total de de partículas dividido por el total de área con una única densidad para todo el mapa o cuadricular y hacer lo mismo en cada cuadro, pero es un poco tosco y además tengo un rango de mapas demasiado variado y con más área de densidades nulas cuanto más pequeña sea la cuadrícula.
¿Existe algún método general para encontrar un único mapa contínuo de densidad o sólo tengo que elegir una forma entre muchas que de un resultado útil para la visualización?
Gracias y saludos.
Tengo unos datos que son unos 2000 puntos con una distribución 2D heterogénea. Mi objetivo es conseguir un mapa de densidad de los puntos, para una mejor visualización de su distribución. Me interesa que el mapa sea contínuo y que no exista la densidad nula por alejado que se esté de los puntos.
He probado algunas cosas, ya que no conozco un método "estándar" y tengo algunos problemas:
-Inverso del cuadrado de la distancia o inverso de la distancia: Pues eso, trato los puntos como cuerpos con la misma "masa" y calculo lo que sería el potencial gravitatorio para dibujar el mapa. Así consigo un único mapa escalable por una sola consate, Pero tengo el problema que en los puntos mismos tengo infinitos ya que un punto con masa tiene densidad infinita. Eso quiero evitarlo y no quiero tener que convertir los puntos en círculos de radio arbitrario.
-Gaussiana o parecida: Crear superfícies gaussianas en cada punto y sumarlo todo. Esto ya no me da infinitos, pero la suavidad o agudez de las gaussianas también es arbitraria (como lo de los circulos) y tengo infinitas soluciones distintas además de la escala.
-Teselas voronoi: Esta es una manera de obtener una única solución escalable sin infinitos. Creo teselas Voronoi para los puntos y asigno la densidad de cada tesela como el inverso de su área. El problema es que ya no es un mapa contínuo, cosa que tampoco me sirve.
Lo que observo es que como la densidad es una media, supongo que depende de qué escala se use. Podría decir que la densidad es el total de de partículas dividido por el total de área con una única densidad para todo el mapa o cuadricular y hacer lo mismo en cada cuadro, pero es un poco tosco y además tengo un rango de mapas demasiado variado y con más área de densidades nulas cuanto más pequeña sea la cuadrícula.
¿Existe algún método general para encontrar un único mapa contínuo de densidad o sólo tengo que elegir una forma entre muchas que de un resultado útil para la visualización?
Gracias y saludos.
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