공간 정보를 포함한 혼합 데이터 세트의 지리 통계적 클러스터 분석을 위한 JMP® 스크립트슈테펜 브라머 , 지질학자, Brazca Ltd.
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지구통계적 클러스터 분석은 데이터를 관련 지리적 맥락에 넣는 불연속적인 공간 정보가 있는 샘플을 포함하는 혼합 데이터 세트의 분해에 일상적으로 적용됩니다. 이 목적을 위한 다양한 방법이 있지만 개별 클러스터가 불규칙하거나 불연속적이거나 복잡한 기하 구조와 얽혀 있는 경우 기존 방법은 어려움을 겪거나 실패합니다. 따라서 JMP에서 새로운 접근 방식이 개발되어 JMP 스크립트로만 구현되었습니다. 기본 구성 요소의 통계적 모멘트에 대한 초기 추정 후 샘플 그리드를 통해 일련의 검색 트리가 구축되고 샘플은 확률 밀도 함수에 따라 개념적 대상 모집단 중 하나에 할당됩니다. 따라서 혼합 데이터 세트는 개별 클러스터 내부 및 클러스터 간 공간 관계를 유지하면서 구성 요소로 분할됩니다. 이 방법은 복잡한 광석체의 다단계 광화 이벤트 단계를 도메인화하기 위해 광업 산업을 위해 개발되었습니다. 하지만 가능한 적용 분야로는 사실상 모든 자연 과학 분야(예: 환경 연구, 수문학, 생물학, 농업 등)와 데이터의 공간적 위치가 중요한 모든 분야(예: 패턴 인식, 이미지 처리, 물류 및 마케팅)가 있습니다.
