আমার কাছে সমুদ্র পৃষ্ঠের তাপমাত্রা (এসএসটি) মাসিক ডেটার একটি সেট রয়েছে এবং আমি অনুরূপ এসএসটি নিদর্শনগুলির সাথে অঞ্চলগুলি সনাক্ত করতে কিছু ক্লাস্টার পদ্ধতি প্রয়োগ করতে চাই। আমার কাছে 1985 থেকে 2009 অবধি চলমান মাসিক ডেটা ফাইলগুলির একটি সেট রয়েছে এবং প্রথম পদক্ষেপ হিসাবে প্রতি মাসে ক্লাস্টারিং প্রয়োগ করতে চাই।
প্রতিটি ফাইলে 358416 পয়েন্টের জন্য গ্রিডড ডেটা থাকে যেখানে প্রায় 50% জমি হয় এবং এটি 99.99 মানের চিহ্নযুক্ত যা এনএ হবে। ডেটা ফর্ম্যাটটি হ'ল:
lon lat sst
-10.042 44.979 12.38
-9.998 44.979 12.69
-9.954 44.979 12.90
-9.910 44.979 12.90
-9.866 44.979 12.54
-9.822 44.979 12.37
-9.778 44.979 12.37
-9.734 44.979 12.51
-9.690 44.979 12.39
-9.646 44.979 12.36আমি ক্লারা ক্লাস্টারিং পদ্ধতিটি চেষ্টা করেছি এবং কিছু দৃশ্যত দুর্দান্ত ফলাফল পেয়েছি তবে এটি আমার কাছে মনে হয় যা কেবলমাত্র গোষ্ঠীকরণ (গ্রুপিং) আইসলাইনস। তাহলে আমি নিশ্চিত নই যে স্থানিক ডেটা বিশ্লেষণের জন্য এটিই সেরা ক্লাস্টারিং পদ্ধতি।
এই জাতীয় ডেটাসেটগুলির জন্য উত্সর্গীকৃত অন্য কোনও ক্লাস্টারিং পদ্ধতি রয়েছে কি? কিছু রেফারেন্স পড়া শুরু করা ভাল হবে।
আগাম ধন্যবাদ.