我需要均匀分布成簇的3D数据。 2D解决方案将是很棒的。多达数百万个数据点。
我正在寻找最好的方法来均匀地分布（即完全填充正确大小的网格）成簇的3D或2D数据。
当前使用的方法是在多个方向上进行无数次分选，现在摇一摇，然后再一点一点地分离团块。众所周知，这远非最佳。一般而言，排序是不好的，因为它会在单个表面上散布/展平成簇的点。
三角剖分似乎是最好的（将扭曲变形回规则网格），但是我永远无法获得合适的船体，并且遇到其他问题。
压力均衡类型方法似乎最重要。
有人可以指出我的信息方向吗？
感谢您的宝贵时间。
当前使用的[不足]代码 1-分配索引以在各个方向（从一边到另一边，然后在对角线上）进行排序， 2-独立执行排序； 3-从排序中分配2D位置； 4-平均从不同种类获得的位置； 5-将[整个数据集的尝试左右移动和上下移动而使重复项保持静态]摇动； 6-根据需要重复最多11次。
我认为“最佳”结果是从原始位置到最终网格位置的最小总移动量。