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位置情報クラスタリングの正しいアプローチとクラスタリングアルゴリズムは何ですか？ 次のコードを使用して、地理位置座標をクラスター化しています。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], coordinates[:,1], c=y); plt.show() 距離関数としてHaversine式ではなくユークリッド距離を使用するため、地理位置情報クラスタリングにK-meansを使用するのは正しいですか？

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

モード分析には、優れたヒートマップ機能があります（https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/）。ただし、マップの比較には役立ちません（レポートごとに1つのみ）。 許可されているのは、ラップされたpythonノートブックにデータを簡単に取り込むことです。そして、Pythonの任意の画像を簡単にレポートに追加できます。 私の質問は次のとおりです。Pythonで実際のマップにヒートマップを再作成するにはどうすればよいですか。私はfolliumとplotlyをチェックアウトしましたが、どちらも同様の機能を持っているようには見えません。

13 python  visualization  geospatial 

多くの機能の中で、GPS座標（緯度と経度）を含むデータセットがあります。これらのデータセットを使用して、次のような問題を調査したいと思います。（2）特定のポイントの犯罪の量を推定する。 線形回帰モデルを使用したいのですが。ただし、これらのGPS座標を線形モデルで直接使用できますか？ 緯度と経度には、人の年齢などの序数プロパティはありません。たとえば、2つのポイント（40.805996、-96.681473）と（41.226682、-95.986587）には意味のある順序がないようです。それらは空間の単なるポイントです。それらを明確な米国の郵便番号に置き換えてから、ワンホットエンコーディングを行うことを考えていましたが、その結果、多くの変数が発生します。

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial