空間クラスタリングのユースケース・シナリオ

このユース・ケースでは、ロサンゼルスの所得国勢調査データセットに従って、ロサンゼルス市の中央所得のホット・スポット、風邪スポットおよび外れ値を識別します。

空間分析と統計に基づいて、ホット・スポット、コールド・スポットおよび外れ値を検索する収入の中央値に基づいてクラスタリング・アルゴリズムをトレーニングします。

この例では、ホット・スポット、コールド・スポット、および外れ値を識別する2つの方法を示します。 1つ目は、一連の空間分析タスクの実行、もう1つはLISAHotspotClusteringクラスの使用で構成されます。

次のステップでは、OMLノートブックを使用してこのユース・ケースを開始できます。