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
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1.什么是时空数据?
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2.为什么要进行时空数据分析?
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3.为什么时空模型应该是统计模型?
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4.时空统计模型的目标
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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:
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局部或全局
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局部的:同一节点(或对象)内部,各属性维度之间的关系。
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全局的:不同节点(或对象)之间的关系
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隐式或显式
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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。
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显式的:节点(或对象)之间可以构建明显的关系图结构。
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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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