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matrice de ToeplitzSynonyme(s)matrice à diagonales constantes |
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STICC: a multivariate spatial clustering method for repeated geographic pattern discovery with consideration of spatial contiguity / Yuhao Kang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 8 (August 2022)
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[article]
Titre : STICC: a multivariate spatial clustering method for repeated geographic pattern discovery with consideration of spatial contiguity Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuhao Kang, Auteur ; Kunlin Wu, Auteur ; Song Gao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1518 - 1549 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
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[Termes IGN] matrice de Toeplitz
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[Termes IGN] régionalisation (segmentation)Résumé : (auteur) 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. Numéro de notice : A2022-591 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2053980 Date de publication en ligne : 30/03/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2053980 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101282
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 8 (August 2022) . - pp 1518 - 1549[article]
Titre de série : Etude des réseaux géodésiques réguliers, 1 Titre : Volume 1 Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Riad Basmaji, Auteur ; Henri Marcel Dufour (1924 -) , Directeur de thèse
Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN (1940-2007) Année de publication : 1989 Importance : 211 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Thèse de doctorat en astronomie statistique et dynamique géodésie, présentée à l'école nationale des sciences géographiques Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux
[Termes IGN] équation
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] matrice de Toeplitz
[Termes IGN] réseau géodésique
[Termes IGN] transformation de FourierIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Numéro de notice : 58586 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Astronomie statistique et dynamique géodésie : Paris, Observatoire de Paris : 1989 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45804