কিউজিআইএস ব্যবহার করে ভেক্টর পয়েন্ট ডেটাতে ক্লাস্টারগুলি শনাক্ত করছেন?


34

আমার কাছে গ্রামীণ ব্রডব্যান্ড ডেটা পয়েন্টগুলির (কী দ্রুত, ইত্যাদি) ভেক্টর ডেটাসেট রয়েছে এবং আমি অনুরূপ বৈশিষ্ট্যযুক্ত পয়েন্টগুলির ক্লাস্টার থাকলে এবং সেগুলি ঘিরে বহুভুজগুলি প্লট করতে চাই explore

উদাহরণস্বরূপ, আমার একক পোস্টজিআইএস ডেটাসেটে ল্যান্ডস্কেপ জুড়ে বিতরণ করা হতে পারে 45,000 পয়েন্ট। আমি এমন ক্লাস্টারগুলি সনাক্ত করতে চাই যা একে অপরের x কিলোমিটারের মধ্যে থাকে এবং যেখানে গতি y কেবিপিএসের নীচে থাকে এবং প্রতিটি যোগ্যতা গুচ্ছের জন্য উত্তল হাল তৈরি করতে পারি।

উদাহরণস্বরূপ কিউজিআইএস-এ এটি করার কোনও সহজ উপায় আছে?


3
আপনি ব্রডব্যান্ডের প্রকৃতির দিকে মনোযোগ দিতে চাইতে পারেন। শহরগুলির মধ্যে উচ্চ গতি দেখা দেবে; শিল্পসংগঠন; সিও, মডেম এবং অন্যান্য ফাইবার / কেবল / ডিএসএল অবকাঠামো থেকে রোডওয়ে ধরে ছড়িয়ে পড়ছে; এবং নির্দিষ্ট সেল টাওয়ারগুলি থেকে সম্প্রচারিত (আপনার "ব্রডব্যান্ড" সংজ্ঞা অনুসারে)। সুতরাং উচ্চ গতি ক্লাস্টারে প্রদর্শিত হবে এবং নিম্ন গতি ক্লাস্টারে ফাঁকের মতো দেখাবে । বিশেষত, উত্তোলন হালগুলি স্বল্প-গতির অঞ্চলগুলিরও সুনির্দিষ্ট বর্ণনা হতে পারে unlikely আপনি যে কোনও "ক্লাস্টার" খুঁজে পেয়েছেন তা কীভাবে ব্যাখ্যা করতে চান তা জেনে রাখা ভাল।
হোবার

সাহায্যের জন্য ধন্যবাদ. আমি আরও গ্রামীণ অঞ্চলগুলি অধ্যয়ন করছি, যেখানে রাস্তার ক্যাবিনেটগুলি বিতরণ এবং মেরুগুলিতে সরাসরি খাওয়ানো লাইনগুলির পাশাপাশি অঞ্চলগুলির ভূগোলের কারণে তারযুক্ত ব্রডব্যান্ডের স্থাপত্যগুলি আরও অস্বাভাবিক পরিস্থিতি ফেলতে পারে। ফলস্বরূপ আপনি এমন ক্লাস্টারগুলি খুঁজে পান যা স্থানীয় সমাধানগুলি তৈরির জন্য দরকারী সূচনার পয়েন্ট হতে পারে এবং কৌশল বিকাশের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হতে পারে। প্রকৃতপক্ষে আপনি এগুলি শহর অঞ্চলে খুঁজে পেতে পারেন, প্রায়শই শিল্প heritageতিহ্য বা রেলপথ এবং নদীগুলির মতো জিনিস যা পার হওয়া কঠিন।
অ্যাড্রিয়ান

উত্তর:


15

আমি বেশ কয়েকটি পরামর্শ থেকে বিটগুলি একত্রিত করেছি এবং আমার নিজস্ব কিছুটা যুক্ত করেছি এবং এমন একটি সমাধান পেয়েছি যা আমার পক্ষে ভাল কাজ করে - এবং সমস্ত কিউজিসের মধ্যে থেকে!

আমি প্রথমে একটি পোস্টগিজ এসইলেক্ট চালিয়েছিলাম যে পয়েন্টগুলি সঠিক সঠিক বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে এবং একে অপরের x কিলোমিটারের মধ্যে রয়েছে:

নির্বাচন করুন ডিস্টিন্ট এস 1.পোস্টকোড, এস 1.ইথ_জম, এস 1 এসিড থেকে ব্রডব্যান্ড_ডাটা এস এস 1 যোগ করুন ব্রডব্যান্ড_ডেটা এস এস 2 তে এসডিজিথিনে (এস 1.পথ_জম, s2.the_geom, 1000) যেখানে এস 1.পোস্টকোড = এস 2000.পোস্টকোড <ও 2000

( অ্যাকশন বইতে ম্যানিংয়ের খুব ভাল পোস্টগিস থেকে খুব সোজা , কেবল একটি স্ব-যোগদান যোগ করুন)

আমি তখন কারসন ফার্মারের ম্যানেজারআর প্লাগইন লোড করেছি এবং স্তরটি আমদানি করেছি। এখান থেকে আমি প্রস্তাবিত পিএএম ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া অনুসৃত এখানে , এবং একটি আকৃতি ফাইল, যার উপর উত্তল hulls fTools ব্যবহার সেকেন্ডের মধ্যে গণনা করা হয়েছে ফলাফলের রপ্তানি (কার্সন কাছাকাছি পেতে না!)।


পোস্টজিআইএস ইন অ্যাকশনের প্রথম সংস্করণটি এখন প্রিন্টের বাইরে। এখানে ২ য় সংস্করণ মেননিং / বুকস / পোস্টস্টিস-ইন -অ্যাকশন- সেকেন্ড- অভিযানের লিঙ্ক এবং প্রথম অধ্যায়ের লিঙ্ক যা নিখরচায় ম্যানিং-কনটেন্ট.এস ৩.আমাজোনাউস / ডাউনলোড / এ /… যা পোস্টজিআইএস
মার্টিন হোগি

8

কিউজিআইএস সমাধান না হলেও আমি ব্যক্তিগতভাবে স্যাটস্ক্যান ব্যবহার করে কিছু অনুসন্ধান বিশ্লেষণের জন্য বেছে নেব । এটি দ্রুত, ভাল ডকুমেন্টেড এবং ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে, যাতে আপনার আরম্ভ করার সাথে ঝামেলা করা উচিত নয়। 45 কে পয়েন্টের জন্য কিছুটা র‌্যাম লাগতে পারে।

আমি নিশ্চিত না এটি পোস্টগ্র্রেস থেকে সরাসরি পড়তে পারে তবে সহজেই ডিবিএফ এবং পাঠ্য ফাইল থেকে আমদানি করে।

বিশ্লেষণের আউটপুট সহজে পোস্টগ্র্রেস বা কিউজিআইএস-এ ফিরে পঠন করা যায়। আপনি বিজ্ঞপ্তি গুচ্ছ বা উপবৃত্তাকার অনুসন্ধানের সিদ্ধান্ত নিতে পারেন (আপনার ডেটাতে নির্দিষ্ট ধরণের বসতি থাকলে ব্যবহারের জন্য দরকারী হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ লম্বা আকারের শহর / উপত্যকার গ্রামগুলি ইত্যাদি)। এরপরে আপনি বহুভুজ বা উপবৃত্তগুলি তৈরি করতে পারেন বা ক্লাস্টারের সদস্য থাকা কেবলমাত্র অবস্থানগুলি প্রদর্শন করতে পারেন।

গুগল আর্থের ফলাফলগুলির দ্রুত পূর্বরূপের জন্য আপনি এনএএসিসিআর এর স্যাটস্ক্যান গুগল আর্থ রূপান্তর সরঞ্জামে ব্যবহার করতে পারেন ।

গুরুত্বপূর্ণভাবে - যদি আপনি মন্টি কার্লো সিমুলেশনগুলি চালানোর সিদ্ধান্ত নেন (99 সর্বনিম্ন, আমি মনে করি) আপনিও আপনার ক্লাস্টারের পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য সম্পর্কে কিছু বলতে সক্ষম হবেন। এই ক্লাস্টারগুলির ব্যাখ্যা এবং ন্যায়সঙ্গততা অন্য একটি বিষয় হয়ে উঠবে কারণ এটি গত দুই দশক ধরে স্থানিক বিজ্ঞানে কমপক্ষে (আমার মনে হয়;) বিতর্ক হয়।

আপনি উচ্চ, নিম্ন বা হাগ এবং নিম্ন মানের ক্লাস্টারগুলির সন্ধানে নিখুঁত স্থানিক বিশ্লেষণ চালানোর চেষ্টা করতে পারেন। আপনার যদি আপনার ডেটা * দৈনিক, সাপ্তাহিক সমষ্টিগুলিতে কিছু অস্থায়ী বৈশিষ্ট্য থাকে তবে আমি মনে করি কিছু স্পেস-টাইম মডেল চালানো সত্যিই আকর্ষণীয় হবে।


2
দেখতে ভাল লাগছে - ভাল উত্তর
ম্যাপারজ

5

সায়পাইয়ের একটি ক্লাস্টারিং প্যাকেজ রয়েছে (পাইথনের জন্য), আপনি এটি পাইথন কনসোলে ব্যবহার করতে পারেন, এটি করার জন্য একটি সাধারণ প্লাগইন লিখতে পারেন বা পোস্টগ্রিজের ভিতরে পিএল / পাইথন ব্যবহার করতে পারেন।

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/cluster.html

বিশ্লেষণের পরে উত্তল হলগুলি তৈরি করতে কেবল এফ-সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করুন।


আমি পাইথনের খুব অল্প অভিজ্ঞতার সাথে একজন সাধারণ ব্যবহারকারী তবে আমি একবার দেখে নেব - আমি জানি আমার শিখতে হবে!
অ্যাড্রিয়ান

স্কাইপি ক্লাস্টারিং পয়েন্টগুলির মধ্যে অ্যাকাউন্টের মধ্যে স্থানিক সম্পর্ক গ্রহণ করে?
radek

1
আপনি আপনার পয়েন্টের x এবং y স্থানাঙ্কের জন্য আরও দুটি সমবায়িক যোগ করুন।
জোস

5

আর এবং গ্রাস ব্যবহার করে আপনি কী করতে চান তার একটি অনুরূপ উদাহরণ রয়েছে এখানে । বিকল্প হিসাবে, আপনি পরামর্শ মতো স্কিপির ক্লাস্টারিং সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে চাইতে পারেন এবং তারপরে এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে উত্তল হলের গণনাগুলি করতে পারেন ।


3

আপনি ফটুলস প্লাগইন চেষ্টা করতে পারেন। Vector> Geoprocessing Tools> Convex Hulls

এর জন্য একটি বিকল্প রয়েছে Create convex hulls based on input field, ইনপুট ফিল্ড প্যারামিটারটি আপনার ইনপুট পয়েন্টগুলির বৈশিষ্ট্য থেকে আসা উচিত।


সাহায্যের জন্য ধন্যবাদ. উত্তল হলের বিট বহুভুজ তৈরি করবে তবে এটি সনাক্ত করতে পারে না যে গুচ্ছগুলি রয়েছে বা তারা কোথায় রয়েছে। আমি প্রথমে একে অপরের x কিলোমিটারের মধ্যে অনুরূপ বৈশিষ্ট্যের সাথে পয়েন্টগুলি সংযুক্ত করার একটি উপায় খুঁজে পেতে চাই। আমি অনুমান করছি আমাকে এমন কিছু স্ক্রিপ্ট চালানো দরকার যা ক্লাস্টারগুলির অস্তিত্বকে স্বতন্ত্রভাবে চিহ্নিত করে এবং প্রতিটি ক্লাস্টারের সদস্যদের জন্য পোস্টগ্রিস টেবিলের একটি অতিরিক্ত ক্ষেত্র আপডেট করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডেলাউনে ত্রিভুজ্যয়ন তৈরি করা এবং ত্রিভুজগুলির পার্শ্বগুলি x কিমি থেকে দীর্ঘ যে সমস্ত পয়েন্টগুলি ফিল্টার করে তবে কীভাবে করব তা আমার কোনও ধারণা নেই
অ্যাড্রিয়ান
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.