R语言问题剖析20篇-什么是时空数据分析?意义目标模型

Posted 文宇肃然

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目前,时空数据已成为数据挖掘领域的研究热点,在国内外赢得了广泛关注。同时,时空数据挖掘也在许多领域得到应用,如交通管理、犯罪分析、疾病监控、环境监测、公共卫生与医疗健康等。时空数据挖掘作为一个新兴的研究领域,正致力于开发和应用新兴的计算技术来分析海量、高维的时空数据,发掘时空数据中有价值的信息。

本文目录

  • 1.什么是时空数据?

  • 2.为什么要进行时空数据分析?

  • 3.为什么时空模型应该是统计模型?

  • 4.时空统计模型的目标

  • 5.分层统计模型(Hierarchical Statistical Models)

1.什么是时空数据?

世界运转过程留下的痕迹称为数据,所以数据都有两个基本的固有属性:空间和时间属性。其中,空间属性可以指绝对的位置属性,也可以指相对的空间关系,一般来说,空间关系又可以按照如下两种方式进行划分:

  1. 局部或全局

    • 局部的:同一节点(或对象)内部,各属性维度之间的关系。

    • 全局的:不同节点(或对象)之间的关系

  2. 隐式或显式

    • 隐式的:维度或节点之间的关系可以作为特征维度来考量,不以关系图结构的形式呈现。

    • 显式的:节点(或对象)之间可以构建明显的关系图结构。

对于时间关系,一般都是以序列的形式呈现。因此把时空序列作为一种统一的

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