抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ポイントパターンは強力に研究されてきたが,クラスター化空間ポイントパターンから,どのように構造情報を抽出するかの問題は未だに残っている。著者は正方形内の2次元離散ポイントセットの分布特性を調べることができるHファンクションを提案し,形状確率基本の解析的描写を理論的に導出した。それから,2次元離散ポイントセットの構造情報を抽出する一般的アルゴリズムを設計し,Hファンクションの手法で実行した。続いて,このアルゴリズムを実際の居住座標データを構成するクラスター化空間ポイントパターンを処理するために採用した。その構造情報を導出し,視覚化した。同一空間ポイントのドロネー三角形分割及びボロノイ図をそれぞれ作成し,2つのグラフ作成のためポイントセット内の最小領域で1/10と1/100 Delaunay三角形の頂点を保持し,そして他の2つのグラフ作成のため,ポイントセット内の最小領域で1/10と1/100ボロノイ多角形の作成を保持した後,4つのグラフそれぞれのアルゴリズムの結果間のコントラストを作成した。ドロネー三角形分割及びボロノイ図はクラスター化空間ポイントパターンのローカルポイント密度を示すことができるが,それらは明らかにその構造情報抽出に関して限定されている。一方本報に提案するアルゴリズムは有効に実行できた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST
