স্থির ক্লাস্টারের আকারগুলিতে মানচিত্রের পয়েন্টগুলি গোষ্ঠীভুক্ত করবেন?


10

আমার 655 ল্যাট / লম্বা জোড়ার একটি ডেটাসেট রয়েছে যা আমি প্রায় 100 টি গ্রুপে বিভক্ত করতে চাই। একটি গোষ্ঠীর 5-10 জোড়া থাকা উচিত যা ভৌগলিকভাবে একে অপরের কাছাকাছি থাকে। ঘন গোষ্ঠীর আরও পয়েন্ট থাকতে হবে, স্পার্স গ্রুপগুলিতে কম হওয়া উচিত। উদাহরণস্বরূপ শহুরে গোষ্ঠীগুলির আকার বৃহত্তর এবং গ্রামীণ ছোট হওয়া উচিত।

এই ধরণের গ্রুপিং করার জন্য কি কোনও প্রতিষ্ঠিত অ্যালগরিদম রয়েছে, বা আমি কি স্ক্র্যাচ থেকে একটি ডিজাইন করতে চলেছি?

আমি এই ডেটা প্রদর্শনের জন্য গুগল ম্যাপস ভি 3 এপি ব্যবহার করছি, তবে এটি একটি নির্দিষ্ট ডেটাसेट হিসাবে আমি কিছু অফলাইন নম্বর ক্রাঞ্চিং করতে প্রস্তুত।


4
আপনি যখন এই জাতীয় মত বিশেষজ্ঞ বা অত্যাধুনিক বিশ্লেষণ করার জন্য আপনার জিআইএসের সান্ত্বনা ছেড়ে দিতে ইচ্ছুক হন তখন প্রচুর বিকল্পের ব্যবস্থা পাওয়া যায়। উদাহরণস্বরূপ, আর এর সাথে উপলব্ধ সমস্ত ক্লাস্টারিং সমাধানগুলি পরীক্ষা করে দেখুন । (অন্যান্য পরিসংখ্যান প্যাকেজগুলিও অনেকগুলি ক্লাস্টারিং সমাধান সরবরাহ করে R) কোনও ফাইলে আপনার জিআইএস পোস্ট-প্রক্রিয়া করতে পারে।
হোবার

আপনি আকার সংজ্ঞা স্পষ্ট হতে পারে?
রাফেল

উত্তর:


11

আপনি এখানে কে-মানে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম পরীক্ষা করে দেখতে পারেন ।

ডেটা মাইনিংয়ে, কে-মানে ক্লাস্টারিং হ'ল ক্লাস্টার বিশ্লেষণের একটি পদ্ধতি যা লক্ষ্য করে যে কে পর্যবেক্ষণকে কে ক্লাস্টারে বিভক্ত করা যেখানে প্রতিটি পর্যবেক্ষণ নিকটতম গড় সহ ক্লাস্টারের অন্তর্গত। এর ফলে ভোরোনাই কোষে ডেটা স্পেসের বিভাজন ঘটে।

এখানে kmeans-postgresql বাস্তবায়ন .. এবং আমি এই বিষয়টিকে নতুনভাবে পোস্টজিআইএসের সাথে স্পষ্টিয়াল ক্লাস্টারিংয়ের সাথে পূরণ করি, আপনি এখানে @ মাইক টিউজ থেকে এসT_ মিনিমামাউন্ডিংসন্ডল সার্কেল ফাংশনটি দেখতে পারেন ..

মাইকি


kmeans

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.