使用 spatstat 进行点模式分类：如何选择合适的带宽？

Question

我仍在努力寻找对双变量点模式进行分类的最佳方法：

Point pattern classification with spatstat: what am I doing wrong?

我现在使用@Adrian 的建议 sigma=bw.diggle 分析了我的数据集的 110 个样本（因为我想要一个自动带宽选择）。 f 是一个“资源选择函数”（RSF），它描述了癌点过程的强度与协变量（这里是免疫核密度）之间的关系：

Cancer <- split(cells)[["tumor"]]
Immune <- split(cells)[["bcell"]]
Dimmune <- density(Immune,sigma=bw.diggle)
f <- rhohat(Cancer, Dimmune)

我对我得到的一些结果有疑问。十几个 rho 函数看起来很奇怪（中断，单峰）。在更改为默认 sigma=NULL 或 sigma=bw.scott（更平滑）后，功能变得“更好”（参见下面的示例）。我还尝试了以下操作：

  cells # bivariate point pattern with marks "tumor" and "bcell"
  o.marks<-cells$marks  # original marks
    #A) randomly re-assign original marks
  a.marks <- sample(cells$marks)
    #B) replace marks randomly with a 50/50 proportion
  b.marks<-as.factor(sample(c("tumor","bcell"), replace=TRUE, size=length(o.marks))) 
    #C) random (homogenious?) pattern with the original number of points 
  randt<-runifpoint(npoints(subset(cells,marks=="tumor")),win=cells$window) 
  randb<-runifpoint(npoints(subset(cells,marks=="bcell")),win=cells$window)
  cells<-superimpose(tumor=randt,bcell=randb)
    #D) tumor points are associated with bcell points (is "clustered" a right term?)
  Cancer<-rpoint(npoints(subset(cells,marks=="tumor")),Dimmune,win=cells$window)
    #E) tumor points are segregated from bcell points
  reversedD<-Dimmune
  density.scale.v<-sort(unique((as.vector(Dimmune$v)[!is.na(as.vector(Dimmune$v))]))) # density scale
  density.scale.v.rev<-rev(density.scale.v)# reversed density scale
  new.image.v<-Dimmune$v
  # Loop over matrix
  for(row in 1:nrow(Dimmune$v)) {
    for(col in 1:ncol(Dimmune$v)) {
      if (is.na(Dimmune$v[row, col])==TRUE){next}
      number<-which(density.scale.v==Dimmune$v[row, col])
      new.image.v[row, col]<-density.scale.v.rev[number]}
  }
  reversedD$v<-new.image.v # reversed density
  Cancer<-rpoint(npoints(subset(cells,marks=="tumor")),reversedD,win=cells$window)

@Adrian 在下面的 post 中给出了生成反密度热图的更好方法。

我无法为 bw.diggle 密度生成 rpoint 模式，因为它产生负值 numbers.Thus 我替换了负值 Dimmune$v[which(Dimmune$v<0)]<-0 并且可以运行 rpoint 然后。正如@Adrian 在下面的 post 中解释的那样，这是正常的，可以通过使用 density.ppp 选项 positive=TRUE.

更容易地解决

我首先使用 bw.diggle，因为 hopskel.test 表示我所有模式的“聚类”。现在我将使用 bw.scott 进行分析，但这个决定是否合理？除了“RSF-function is looking weird”还有更好的方法吗？

一些例子：

示例 10：样本 20：示例 110：

Answer 1

问题太多了！

请尝试每个post只问一个问题。

但这里有一些关于 spatstat 的技术问题的答案。

负值： density.ppp 的帮助解释了由于数值效应，可能会出现小的负值。要强制密度值为非负数，请在对 density.ppp 的调用中使用参数 positive=TRUE。例如 density(Immune, bw.diggle, positive=TRUE).

反转图像：反转图像中值的顺序Z您可以使用以下代码：

V <- Z
A <- order(Z[])
V[][A] <- Z[][rev(A)]

那么V就是倒序图

Answer 2

代码提示：

要生成与现有点模式 X 具有相同点数和相同 window 的随机点模式，请使用 Y <- runifpoint(ex=X)。
要提取点模式 X 的标记，请使用 a <- marks(X)。要为点模式 X 分配新标记，请使用 marks(X) <- b.
要随机排列附加到点模式 X 中的点的标记，请使用 Y <- rlabel(X).
将新标记分配给点模式 X，其中新标记是从给定的值向量 m 中随机抽取并替换的，使用 Y <- rlabel(X, m, permute=FALSE).

使用 spatstat 进行点模式分类：如何选择合适的带宽？

Point pattern classification with spatstat: how to choose the right bandwidth?

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