Aunque no es una solución QGIS, personalmente optaría por un análisis exploratorio utilizando SaTScan . Es rápido, está bien documentado y se aplica ampliamente, por lo que no debería tener problemas para comenzar. Sin embargo, 45k puntos pueden requerir algo de RAM.
No estoy seguro de si se puede leer directamente desde Postgres pero se importa fácilmente desde archivos dbf y de texto.
La salida del análisis puede luego leerse fácilmente a Postgres o QGIS. Puede decidir buscar clústeres circulares o elipsis (podría ser útil utilizarlos si existe un tipo particular de asentamientos en sus datos, por ejemplo, ciudades / aldeas de forma larga en valles, etc.). Luego, puede generar polígonos o puntos suspensivos o solo las ubicaciones que son miembros de grupos.
Para obtener una vista previa rápida de los resultados en Google Earth, también puede utilizar Herramienta de conversión de SaTScan a Google Earth de NAACCR .
Es importante destacar que, si decide ejecutar simulaciones de Monte Carlo (99 como mínimo, creo), también podrá decir algo sobre la importancia estadística de sus grupos. La interpretación y la justificación de estos grupos será otro tema, ya que se ha debatido en ciencias espaciales al menos durante las últimas dos décadas (creo;).
Puedes intentar realizar análisis puramente espaciales buscando grupos de alta, baja o hagh & valores bajos. Si tiene algunos atributos temporales en sus datos * agregados semanales, entonces creo que sería realmente interesante ejecutar algunos modelos de espacio-tiempo.