<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Steffen Brammer , Geologe, brazca Ltd.
Kofi
Die geostatistische Clusteranalyse wird routinemäßig für die Zerlegung gemischter Datensätze angewendet, die Stichproben mit diskreten räumlichen Informationen enthalten, die die Daten in einen relevanten geographischen Kontext bringen. Zu diesem Zweck gibt es verschiedene Methoden; Wenn jedoch die einzelnen Cluster mit unregelmäßigen, diskontinuierlichen oder komplexen Geometrien verflochten sind, haben herkömmliche Methoden Schwierigkeiten oder versagen. Daher wurde ein neuer Ansatz in JMP entwickelt und ausschließlich mit JMP-Skripts implementiert. Nach einer ersten Schätzung der statistischen Momente der zugrundeliegenden Komponenten wird eine Reihe von Suchbäumen durch das Stichprobenraster erstellt, und Stichproben werden abhängig von ihren Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen einer der konzeptionellen Zielpopulationen zugeordnet. Somit wird der gemischte Datensatz in seine Komponenten aufgeteilt, wobei die räumliche Beziehung innerhalb und zwischen einzelnen Clustern erhalten bleibt. Diese Methode wurde für den Bergbau entwickelt, um die Phasen von mehrstufigen Mineralisierungsereignissen komplexer Erzkörper zu bestimmen. Mögliche Anwendungsbereiche sind jedoch praktisch alle Disziplinen der Naturwissenschaften (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).
