Als «clustering» getaggte Fragen

Partitionieren von Datenpunkten in Teilmengen von Objekten gemäß ihrer gegenseitigen "Ähnlichkeit", ohne bereits vorhandenes Wissen wie Klassenbezeichnungen zu verwenden.


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Raumanalyse und Clustering in der Nähe von Merkmalen
Ich arbeite am Markierungsverhalten bei lebenden Tieren in Gruppen und bin daran interessiert, wie das Markierungsverhalten von bestimmten Merkmalen der benachbarten Gruppen beeinflusst wird. Ich habe die Gebiete jeder Gruppe aus Isoplethen mit 95% Dichte aufgetragen, die mit a-LoCoH erstellt wurden. Die Markierungen jedes Individuums aus einer Gruppe werden als …
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Der Birkenalgorithmus gruppiert sich nicht wie erwartet
Ich verwende den Birch-Algorithmus aus dem Python-Paket scipy-learn, um eine Reihe von Punkten in einer kleinen Stadt in 10er-Gruppen zu gruppieren. Ich benutze folgenden Code: no = len(list_of_points)/10 brc = Birch(branching_factor=50, n_clusters=no, threshold=0.05,compute_labels=True) In meiner Idee würde ich immer mit Sätzen von 10 Punkten enden. In meinem Fall habe ich …

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Wie gruppiere ich Nahpunkte mit GPS-Positionen?
Ich bin eine IT-Person, daher weiß ich nicht viel über Projektionen und so weiter. Ich hoffe, Sie können mir helfen. Ich habe eine Anwendung für Android erstellt, die eine GPS-Position erfasst, sodass ich den Breiten- und Längengrad zu einem bestimmten Zeitpunkt habe. Ich möchte die Elemente, die nahe beieinander liegen, …

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Geschichtetes OpenLayers-Clustering
Ich habe eine OpenLayers-Karte mit Punktclustering, möchte aber eine viel feinere Granularität auf die in der Karte dargestellten Daten anwenden. Insbesondere möchte ich die Cluster nach einem Attribut für das Feature schichten (wir nennen es "Kategorie"). Angenommen, ich habe fünf Kategorien: Tatsächlich muss ich Punkte nur mit anderen Punkten derselben …

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Wie gruppiere ich Punkte basierend auf einer Kerneldichte?
Ich habe einen großen Datensatz mit 36.000 Punkten, die kommerzielle Landnutzungen darstellen, wobei jedes Feld die Quadratmeterzahl enthält. Ich habe eine Kerneldichteanalyse für diesen Datensatz durchgeführt und ein Raster erstellt, das die Dichte der kommerziellen Fläche über den gesamten U-Bahn-Bereich zeigt. Ich muss dieses Raster in Regionen unterteilen, die lokalen …



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Terminologie für natürliche Nachbarschaften
Manchmal ist es am schwierigsten, zu wissen, wie etwas heißt. Was sind einige R-Pakete, aber was noch wichtiger ist, Terminologie, nach der ich suchen sollte, um zusammenhängende Stadtviertel basierend auf Preisänderungen zu definieren - im Grunde eine topografische Karte, die diese Preisänderungen als Höhen behandelt (und ignoriert, wie Immobilienleute Nachbarschaften …

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Vergleichen Sie räumliche Cluster- / Agglomerationsmuster für Polygondaten
Ich habe landwirtschaftliche Daten in Form von Polygonen, die ich auf räumliche Cluster / räumliche Agglomerationen testen möchte. Insgesamt habe ich ungefähr 40 Variablen, die ich auf verschiedene Arten aggregieren und standardisieren kann. Eine Möglichkeit zur Standardisierung könnte beispielsweise darin bestehen, Produktionswerte pro Kopf innerhalb jedes Polygons zu berechnen. Eine …

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Tools für die räumliche Statistik: Clusteranalyse für Rasterdaten
Ich habe ein scheinbar einfaches Problem, aber ich kann keine klare Methodik finden. Ich habe die Aufgabe, "städtische Gebiete" durch vektorkonvexe Polygone unter Verwendung des Datensatzes "Gitterbevölkerung der Welt" von CIESIN abzugrenzen Dieser Datensatz enthält Bevölkerungsdichtewerte auf der ganzen Welt als Rasterdatei. Das Problem ist, wie Sie bereits vermutet haben, …

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Entfernen Sie Pixelklumpen in R.
Ich möchte isolierte Pixel (oder Pixelklumpen <9) aus meinem Rasterbild entfernen . library(raster) # create some raster data r <- raster(ncols=12, nrows=12) set.seed(0) r[] <- round(runif(ncell(r))*0.7 ) rc <- clump(r) Vor dem Entfernen von Pixelklumpen <9 Nach dem Entfernen von Pixelklumpen <9 : In Erdas gibt es das Sieb-Werkzeug , …


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