Пространственно-временной метод кластеризации или пакет в R?

Question

Я работаю над некоторыми климатическими временными рядами и хочу провести кластерный анализ. Я пробовал знаменитые k-means clustering и hierarchical clustering, что неплохо. Однако мои данные представлены в формате "longitude", "latitude", "Year", and "Values", два вышеуказанных метода не учитывают местоположение каждой станции.

Интересно, существует ли какой-либо метод кластеризации или пакет R специально для пространственно-временных данных в R? Я искал, но не слишком много находок. Спасибо за любую помощь.

Answer 1

Это легко.Вам просто нужно сначала выбрать правильный подход.

Затем вы можете

1. Компьютерная матрица различий, основанная на расстоянии, времени и значении.(Извините, не существует «доказанного правильного» или очевидного способа сделать это, вы должны сделать математику самостоятельно).
2. Запустить иерархическую кластеризацию для этой матрицы

Ваши атрибуты имеютсовсем другое значение. не может быть библиотечной функцией, которая «просто» делает правильные вещи, потому что нет «правильных».Это ваше решение, вы должны решить, какое уравнение использовать.

Answer 2

Вы можете взглянуть на обобщенную форму алгоритма DBSCAN, которая применяется к пространственно-временным данным, называемую ST-DBSCAN:

В приведенной ниже статье поясняется концепция, и она цитировалась более 600 раз: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169023X06000218

Существует также реализация алгоритма, который цитирует эту статью на github: https://github.com/Kersauson/ST-DBSCAN

, но он не обновлялся в последние 2 года.