空間分析とフィーチャに近いクラスタリング

私はグループの生きている動物のマーキング行動に取り組んでおり、マーキング行動が近隣のグループの特定の特性によってどのように影響されるかに興味があります。a-LoCoHを使用して作成された95％密度の等値線から各グループの領域をプロットしました。グループの各個人のマークは、個別のポイントレイヤーとしてプロットされます。マーキング動作はランダムではないように見え、隣接するグループとの境界の周りに集まっているように見えます。個人が他のグループよりもいくつかのグループの近くにマークを付けるかどうかを調査したいのですが、たとえば、個人は密接に関連するグループの近くにマークを付けませんか？ポイントがいくつかのフィーチャの近くでクラスタリングしているが、他のフィーチャの近くではないことを示すことは可能ですか？

提供できるヘルプは大歓迎です。

デイブ・ハンフリーズ

デモ用に、以下に4つの領域（A、B、C、およびD）の画像と、グループAの2人のマーキング位置を示します。グループAとBは密接に関連しています。グループCとDはグループAとは無関係です。

R、特にCSRIOのspatstatパッケージをご覧になることを強くお勧めします。Adrian Baddeley教授による優れたマニュアル/チュートリアルがあり、ポイントパターン分析のさまざまな方法を紹介します。特に、パートVII：マーク付きポイントパターン（特に、202ページのマーク相関関数）をご覧ください。ここでの注記マークは、数値関係ではなく、属性によって分類されるデータを指します。

また、ドキュメントの冒頭にデータの読み取りに関する章（rgdal、spなどを使用）があります。ArcGISを使用している場合、RとArcGISのデータをリンクする方法の1つとして地理空間モデリング環境をご覧ください。そうでない場合、QGISには同じことを行うmanageRがあります。

最後に、GIS SEの@whuber（他の多くのものも）はRでかなりの経験を積んでいるので、見つけたら質問するか、チャットでつかんでみてください。