<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Steffen Brammer , Geologo, brazca Ltd.
Kofi
L'analisi del cluster geostatistico viene abitualmente applicata per la scomposizione di insiemi di dati misti, che contengono campioni con informazioni spaziali discrete che inseriscono i dati in un contesto geografico rilevante. Esistono vari metodi per questo scopo; tuttavia, laddove i singoli cluster sono intrecciati con geometrie irregolari, discontinue o complesse, i metodi convenzionali combattono o falliscono. Pertanto, un nuovo approccio è stato sviluppato in JMP e implementato esclusivamente con script JMP. Dopo una stima iniziale dei momenti statistici dei componenti sottostanti, una serie di alberi di ricerca vengono costruiti attraverso la griglia del campione e i campioni vengono allocati a una delle popolazioni target di destinazione, a seconda delle loro funzioni di densità di probabilità. Pertanto, il set di dati misti viene suddiviso nelle sue componenti mantenendo la relazione spaziale all'interno e tra i singoli cluster. Questo metodo è stato sviluppato per l'industria mineraria per domare le fasi degli eventi di mineralizzazione multistadio di corpi minerali complessi; ma i possibili campi di applicazione includono praticamente tutte le discipline delle scienze naturali (ad es. ricerca ambientale, idrologia, biologia, agricoltura, ecc.) e ogni altra disciplina in cui la posizione spaziale dei dati è importante (come il riconoscimento di schemi, l'elaborazione delle immagini, la logistica e marketing).
