Мне нужно равномерно распределять сгруппированные трехмерные данные. 2D-решения будут потрясающими. До многих миллионов точек данных.
Я ищу лучший метод для равномерного распределения [то есть полного заполнения сетки правильного размера] сгруппированных 3D или 2D данных.
В настоящее время используется метод сортировки по многочисленным направлениям, много раз, с небольшим встряхиванием, чтобы разделить комки сейчас и снова. Известно, что это далеко не оптимально. В общем случае сортировка не годится, потому что она распределяет / сглаживает скопления точек по одной поверхности.
Триангуляция, по-видимому, была бы лучше всего [вернуть деформацию к регулярной сетке], однако я никогда не мог получить надлежащий корпус и имел другие проблемы.
Методы выравнивания давления кажутся чрезмерными.
Кто-нибудь может указать мне направление информации об этом?
Спасибо за ваше время.
Используемый в настоящее время [неадекватный] код
1 - распределяет индексы для сортировки по разным направлениям [из стороны в сторону, затем по диагонали],
2 - выполняет сортировку самостоятельно;
3 - выделяет 2D локации из родов;
4 - усредняет локации, полученные из разных сортов;
5 - встряхивает [попытка перемещения всего набора данных из стороны в сторону и вверх / вниз, оставляя дубликаты статичными] для восстановления;
6 - повторить по мере необходимости до 11 раз.
Полагаю, что "наилучшим" результатом будет минимальное общее перемещение от исходных местоположений до окончательных сеточных местоположений.