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Crime analysis through spatial areal aggregated density patterns / P. Phillips in Geoinformatica, vol 15 n° 1 (January 2011)  

Public [article]  inGeoinformatica > vol 15 n° 1 (January 2011) . - pp 49 - 74 Titre : Crime analysis through spatial areal aggregated density patterns Type de document : Article/Communication Auteurs : P. Phillips, Auteur ; I. Lee, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 49 - 74 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] agrégation spatiale [Termes IGN] analyse spatio-temporelle [Termes IGN] densité [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] infraction [Termes IGN] modèle de densité Résumé : (Auteur) Intelligent crime analysis allows for a greater understanding of the dynamics of unlawful activities, providing possible answers to where, when and why certain crimes are likely to happen. We propose to model density change among spatial regions using a density tracing based approach that enables reasoning about large areal aggregated crime datasets. We discover patterns among datasets by finding those crime and spatial features that exhibit similar spatial distributions by measuring the dissimilarity of their density traces. The proposed system incorporates both localized clusters (through the use of context sensitive weighting and clustering) and the global distribution trend. Experimental results validate and demonstrate the robustness of our approach. Numéro de notice : A2011-028 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-010-0116-1 Date de publication en ligne : 03/10/2010 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-010-0116-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30809 [article]

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Fast cluster polygonization and its applications in data-rich environments / I. Lee in Geoinformatica, vol 10 n° 4 (December 2006)  

Public [article]  inGeoinformatica > vol 10 n° 4 (December 2006) . - pp 399 - 422 Titre : Fast cluster polygonization and its applications in data-rich environments Type de document : Article/Communication Auteurs : I. Lee, Auteur ; V. Estivill-Castro, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 399 - 422 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] carte choroplèthe [Termes IGN] données localisées 2D [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] identification automatique [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] polygone [Termes IGN] triangulation de Delaunay Résumé : (Auteur) We develop a linear time method for transforming clusters of 2D-point data into area data while identifying the shape robustly. This method translates a data layer into a space filling layer where shaped clusters are identified as the resulting regions. The method is based on robustly identifying cluster boundaries in point data using the Delaunay Diagram. The method can then be applied to modelling point data, to displaying choropleth maps of point data without a reference map, to identifying association rules in the spatial dimension for geographical data mining, or to measuring a gap between clusters for cluster validity. Copyright Springer Numéro de notice : A2006-545 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-006-0340-x En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-006-0340-x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28268 [article]

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Clustering with obstacles for geographical data mining / V. Estivill-Castro in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 59 n° 1-2 (August 2004 - April 2005)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 59 n° 1-2 (August 2004 - April 2005) . - pp 21 - 34 Titre : Clustering with obstacles for geographical data mining Type de document : Article/Communication Auteurs : V. Estivill-Castro, Auteur ; I. Lee, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 21 - 34 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] classification par la distance de Mahalanobis [Termes IGN] distance euclidienne [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] triangulation de Delaunay Résumé : (Auteur) Clustering algorithms typically use the Euclidean distance. However, spatial proximity is dependent on obstacles, caused by related information in other layers of the spatial database. We present a clustering algorithm suitable for large spatial databases with obstacles. The algorithm is free of user-supplied arguments and incorporates global and local variations. The algorithm detects clusters in complex scenarios and successfully supports association analysis between layers. All this occurs within O(n log n+[s + t] log n) expected time, where n is the number of points, s is the number of line segments that determine the obstacles and t is the number of Delaunay edges intersecting the obstacles. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2004-312 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2003.12.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.12.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26839 [article]

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