周波数が大きく異なる点プロセスの四角形を構築する方法は？

複数のポイントプロセス（または1つのマークされたポイントプロセス）でクアドラットカウント分析を実行し、いくつかの次元削減手法を適用したいと考えています。

マークは均等に分散されていません。つまり、非常に頻繁に表示されるマークもあれば、非常にまれなマークもあります。したがって、2Dスペースを通常のグリッドで単純に分割することはできません。マークの頻度が高くなると、頻度の低いマークが「圧倒」され、外観がマスクされてしまうためです。

したがって、各セルに最大N個のポイントが含まれるようにグリッドを構築しようとしました（これを行うには、各セルを4つの小さい（同じサイズの）セルに再帰的に分割し、セルがN個を超えるポイントがなくなるまで再帰的にそれ）。

この「正規化」手法についてどう思いますか？そのようなことをする標準的な方法はありますか？

四角形分析は通常のグリッドでのみ使用しました。これは、サンプリングデータの分散を既知のプロセス（ランダムなど）と比較することを目的として役立ちました。したがって、通常のグリッドはうまく機能しました。
あなたが開発し、記述した方法は、クアドラットカウントであるとは限りません。たとえば、移動平均法では、1つのオプションは、プロセスの近傍の数をカウントすることです。つまり、平均化は、円（2D）または球（3D）内を検索することで簡単に実行されます。選択したサンプルの使用方法が少し異なるだけで、メソッドは似ています。