論文の概要: STICC: A multivariate spatial clustering method for repeated geographic pattern discovery with consideration of spatial contiguity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09611v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 20:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 13:33:22.453273
• Title: STICC: A multivariate spatial clustering method for repeated geographic pattern discovery with consideration of spatial contiguity
• Title（参考訳）: sticc:空間連続性を考慮した繰り返し地理的パターン発見のための多変量空間クラスタリング手法
• Authors: Yuhao Kang, Kunlin Wu, Song Gao, Ignavier Ng, Jinmeng Rao, Shan Ye, Fan Zhang, Teng Fei
• Abstract要約: 理想的な空間クラスタリングは、空間的連続性と空間的属性の両方を考慮するべきである。 既存の空間クラスタリングアプローチは、空間的連続性を維持した反復的な地理的パターンを発見するための課題に直面する可能性がある。 本研究では,地理的オブジェクトの属性と空間的関係を考慮した空間的Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering (STICC)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.376428009531946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Spatial clustering has been widely used for spatial data mining and knowledge discovery. An ideal multivariate spatial clustering should consider both spatial contiguity and aspatial attributes. Existing spatial clustering approaches may face challenges for discovering repeated geographic patterns with spatial contiguity maintained. In this paper, we propose a Spatial Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering (STICC) method that considers both attributes and spatial relationships of geographic objects for multivariate spatial clustering. A subregion is created for each geographic object serving as the basic unit when performing clustering. A Markov random field is then constructed to characterize the attribute dependencies of subregions. Using a spatial consistency strategy, nearby objects are encouraged to belong to the same cluster. To test the performance of the proposed STICC algorithm, we apply it in two use cases. The comparison results with several baseline methods show that the STICC outperforms others significantly in terms of adjusted rand index and macro-F1 score. Join count statistics is also calculated and shows that the spatial contiguity is well preserved by STICC. Such a spatial clustering method may benefit various applications in the fields of geography, remote sensing, transportation, and urban planning, etc.
• Abstract（参考訳）: 空間クラスタリングは空間データマイニングや知識発見に広く利用されている。 理想的な多変量空間クラスタリングは,空間的連続性と空間的属性の両方を考慮すべきである。 既存の空間クラスタリングアプローチは、空間的連続性を維持した地理的パターンを繰り返し発見する上での課題に直面する可能性がある。 本稿では,多変量空間クラスタリングのための地理的対象の属性と空間関係を考慮した空間的トープリッツ逆共分散型クラスタリング(sticc)手法を提案する。 クラスタ実行時に基本単位として機能する地理的オブジェクト毎にサブリージョンが生成される。 その後、部分領域の属性依存性を特徴付けるためにマルコフ確率場が構築される。 空間的整合性戦略を用いて、近くのオブジェクトは同じクラスタに属することを奨励する。 提案するSTICCアルゴリズムの性能をテストするために,2つのユースケースに適用する。 その結果、STICCは調整されたランド指数とマクロF1スコアで他よりも優れていた。 結合数統計も計算され、空間の連続性がSTICCによってよく保存されていることを示す。 このような空間クラスタリング手法は、地理、リモートセンシング、交通、都市計画などの分野における様々な応用に有用である。

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