三次元空間にある複数の点を、大きな偏りのないようにいくつか選択するアルゴリズムを教えてください。

・もともとの点の分布と、「偏りのない」の意味によると思います。
・1次元で考えてみます。例えば0-10の間の0.1付近に9点、9.9のところに1点あるとします。このとき、
(a)「0.1付近にある1点と9.9のところにある1点を選ぶ」ことが偏りのないということでしょうか。
(b)それとも近い順に並べなおして、3番目と8番目を選ぶ、結果として、2点とも0.1付近にある」ことが偏りのないことでしょうか。

sibazyunさん、
ありがとうございます。
想定しているのは(a)です。

よく考えたら、もしかしてクラスタリングして各クラスタの中心点に近い点を選択するのが正しい方法でしょうか。
なんとなく、もっと簡単なサンプリングのアルゴリズムがあるのではないかと思っているのですが。

> sibazyunさんの指摘の通り、点が配列の中に平均的に分布しているのならば
> 乱数でいいと思いますが、そうではない場合、偏りが出てしまうと思います。

ということは、
・あらかじめ点が存在している
・その中から座標位置に偏りがないように取り出したい
という要件ですか？


となると、あらかじめ存在している点から“偏りがない座標位置の点を取り出す”という行為そのものに“偏りがある”ことになってしまいます。
なぜなら、あらかじめ存在している点の座標位置が偏っているのは何らかの意味があるからです。それを偏りがないように取り出す行為は恣意的であり、逆に偏りを発生させることになります。