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An evaluation of sampling and full enumeration strategies for Fisher Jenks classification in big data settings / Sergio J. Rey in Transactions in GIS, vol 21 n° 4 (August 2017)
[article]
Titre : An evaluation of sampling and full enumeration strategies for Fisher Jenks classification in big data settings Type de document : Article/Communication Auteurs : Sergio J. Rey, Auteur ; Philip Stephens, Auteur ; Jason Laura, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 796 - 810 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] carte choroplèthe
[Termes IGN] classification contextuelle
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] échantillon
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] simulation
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (Auteur) Large data contexts present a number of challenges to optimal choropleth map classifiers. Application of optimal classifiers to a sample of the attribute space is one proposed solution. The properties of map classifiers methods are examined through a series of Monte Carlo simulations. The impacts of spatial autocorrelation, number of desired classes, and form of sampling are shown to have significant impacts on the accuracy of map classifications. Tradeoffs between improved speed of the sampling approaches and loss of accuracy are also considered. The results suggest the possibility of guiding the choice of classification scheme as a function of the properties of large data sets. Numéro de notice : A2017-630 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12236 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12236 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86945
in Transactions in GIS > vol 21 n° 4 (August 2017) . - pp 796 - 810[article]