Steffen Brammer , Geologe, brazca Ltd.
Kofi
Geostatistische Clusteranalysen werden routinemäßig zur Zerlegung gemischter Datensätze eingesetzt, die Stichproben mit diskreten räumlichen Informationen enthalten, welche die Daten in einen relevanten geografischen Kontext stellen. Hierfür stehen verschiedene Methoden zur Verfügung. Sind die einzelnen Cluster jedoch durch unregelmäßige, diskontinuierliche oder komplexe Geometrien miteinander verflochten, stoßen konventionelle Methoden an ihre Grenzen oder versagen. Daher wurde in JMP ein neuer Ansatz entwickelt, der ausschließlich mit JMP-Skripten implementiert wird. Nach einer ersten Schätzung der statistischen Momente der zugrunde liegenden Komponenten werden Suchbäume durch das Stichprobenraster erstellt und die Stichproben abhängig von ihren Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen einer der konzeptionellen Zielpopulationen zugeordnet. Dadurch wird der gemischte Datensatz in seine Komponenten zerlegt, wobei die räumliche Beziehung innerhalb und zwischen den einzelnen Clustern erhalten bleibt. Diese Methode wurde für die Bergbauindustrie entwickelt, um die Phasen mehrstufiger Mineralisierungsereignisse komplexer Erzkörper zu erfassen. Mögliche Anwendungsgebiete umfassen jedoch nahezu alle naturwissenschaftlichen Disziplinen (z. B. Umweltforschung, Hydrologie, Biologie, Landwirtschaft usw.) und alle anderen Disziplinen, in denen die räumliche Position der Daten von Bedeutung ist (z. B. Mustererkennung, Bildverarbeitung, Logistik und Marketing).
