莱昂纳多·泰西拉。;雷纳托·M·阿松诺。;Rosangela H.洛斯基。 通过采样和剪枝生成树进行贝叶斯时空分割。 (英语) Zbl 1441.62175号 J.马赫。学习。物件。 20,第85号论文,第35页(2019年). 摘要:空间数据分析中的一个典型问题是区域化或空间约束聚类,即将较小的地理区域聚合为较大的区域。划分地图时的一个主要挑战是组成搜索空间的大量可能分区。如果我们对时空数据而不是纯粹的空间数据进行分区,这就更加复杂了。我们引入了一个时空产品划分模型,以概率的方式处理区域化问题。随机生成树被用作一种工具来解决搜索可能分区的空间的问题,从而使这种探索成为可能。基于这个框架,我们提出了一种有效的吉布斯采样器算法,用于从参数的后验分布,特别是随机分区进行采样。所提出的Gibbs采样方案在生成树和删除树边所诱导的分区的空间上进行随机行走。在纯空间情况下,我们将我们提出的模型与其他先进的区域化技术进行比较,以使用模拟和真实的社会和健康数据划分地图。为了说明算法是如何处理时间成分的,并显示空间簇是如何随时间变化的,我们展示了一个使用人类发展指数数据的应用程序。分析表明,我们提出的模型优于现有的替代方案。该方法的另一个吸引人的特点是,分区的先验分布可以用一个微不足道的硬币翻转机制来解释,从而使其易于推导。 引用于6文件 MSC公司: 62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面) 62H11型 定向数据;空间统计学 05C90年 图论的应用 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析 62第25页 统计学在社会科学中的应用 关键词:空间聚类;产品划分模型;随机生成树;贝叶斯聚类 软件:群集Py PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.V.Teixeira}等人,J.Mach。学习。第20号决议,第85号论文,第35页(2019年;Zbl 1441.62175) 全文: 链接 参考文献: [1] 贾里德·奥尔德斯塔特和亚瑟·盖蒂斯。使用变形虫创建空间权重矩阵并识别空间簇。地理分析,38(4):327-3432006。 [2] 克雷格·安德森(Craig Anderson)、邓肯·李(Duncan Lee)和尼玛·迪恩(Nema Dean)。贝叶斯疾病映射中的聚类识别。生物统计,15(3):457-4692014·Zbl 1436.62236号 [3] 雷纳托·阿桑桑奥、马科斯·内维斯、吉尔伯托·卡马拉和科琳娜·达科斯塔·弗雷塔斯。使用最小生成树的社会经济地理单元的高效区域化技术。国际地理信息科学杂志,20(7):797-8112006。 [4] 费尔南多·巴桑、维克托·洛博和马可·佩尼奥。用于构建和探索均质区域的地理自组织图(Geo-som)。《地理信息科学》,第22-37页。斯普林格,2004年。 [5] 费尔南多·巴桑、维克托·洛博和马可·佩尼奥。将遗传算法应用于分区设计。软计算,9(5):341-3482005。 [6] Sudipto Banerjee和Alan E.Gelfand。贝叶斯旋转:空间过程模型下的曲线梯度评估。美国统计协会杂志,101(476):1487-15012006·Zbl 1171.62347号 [7] 丹尼尔·巴里和约翰·哈蒂根。变点问题的贝叶斯分析。《美国统计协会杂志》,88(421):309-3191993年·Zbl 0775.62065号 [8] 伊亚科波·贝内蒂(Iacopo Bernetti)、克里斯蒂安·齐姆比(Christian Ciampi)和桑德罗·萨切利(Sandro Saccelli)。最大限度地减少佛罗伦萨省生物质能源供应链的碳足迹。意大利森林和山区环境杂志,66(4):321-3292011。 [9] 卢克·博恩和弗朗索瓦·卡隆。可分解图中的贝叶斯聚类。贝叶斯分析,6(4):829-8462011年12月。doi:10.1214/11-BA630·Zbl 1330.62244号 [10] 安德烈·布罗德。生成随机生成树。1989年第30届计算机科学基础年会,第442-447页。IEEE,1989年10月。doi:10.1109/SFCS。1989.63516. 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