空間クラスタリングとリージョン化

空間クラスタリングは、ロケーション・データからパターンを検出する地理的分析の基本的なメソッドです。

次に、空間クラスタリングを適用できるいくつかのユースケースを示します:

警察が人員配置とロールをディシジョンするのに役立つ犯罪のホット・スポットを見つける。
自動車事故や歩行者の死亡パターンを特定し、赤信号や道路網の手配を最適化します。

空間クラスタリングは、同じラベルの観測が共通の特性を空間的に共有するように、データセットの観測にラベルを付けることで構成されます。クラスタリングは、複雑な空間データの地理的構造に関するインサイトを提供するために広く使用されています。「LISAホット・スポット」は、空間依存性を完全に考慮する空間クラスタリング・アルゴリズムです。

リージョン化は、統計属性だけでなく、空間ロケーションにも似た、グループ観測への特別な種類のクラスタリングです。観測は、各空間クラスタ(リージョン)が空間的にコヒーレントなデータ・コヒーレントになるようにグループ化されます。「リージョン化によるDBSCAN」と「リージョン化を伴う合併」は、このようなクラスタリング・アルゴリズムの2つです。