Форумы GIS-Lab.info

При анализе геопривязанной базы данных (на примере – Radius, LAI) получено распределение, складывающиеся (визуально) из двух сгущений верхнего и нижнего. От этого общей корреляции параметры не показывают. Но, можно предположить, что если эти «популяции» разделить на верхнее и нижнее и посчитать по ним отдельно, то корреляция в каждой будет.


И ставится вопрос о причине распределения объектов по двум сгущениям. Это могут быть разные факторы (географическое положение объекта, удаленность от моря, рельеф). Чтобы это прикинуть, хочется выделить курсором каждое сгущение отдельно и скопировать их данные в отдельную таблицу. Может быть, другие параметры таблицы подскажут, в чем основное различие объектов двух сгущений.


Как эту операцию можно выполнить? В QGIS, где-то еще? Может быть, не ГИС, а статистический софт. Пробовала в SigmaPlot – не получилось.

Ключевые слова: Cluster Analysis

будет у вас вместо одного облака два отдельных... только и всего...
самое топорное -- закатать какое-нито типа k-mean на точки -- и посмотреть, как их разметает...

Andrey Zhukov писал(а): ↑

22 янв 2018, 16:28

Ключевые слова: Cluster Analysis

Это дает возможность выделить облако точек через его построение на графике? В QGIS например, это есть?

jerry-maori писал(а): ↑

22 янв 2018, 16:30

будет у вас вместо одного облака два отдельных... только и всего...
самое топорное -- закатать какое-нито типа k-mean на точки -- и посмотреть, как их разметает...

Не поняла насчет k-mean

Тут сам вопрос важен, по какой причине несколько параметров (кроме LAI - еще NDVI, Day surface temperature) дали такое распределение в виде двух сгущений.


Хотя мой главный интерес - найти через статистические тесты то, что я увидела на профиле. Высокая корреляция между Радиусом и этими параметрами.

Natalia Novoselova писал(а): ↑

22 янв 2018, 16:23

Чтобы это прикинуть, хочется выделить курсором каждое сгущение отдельно и скопировать их данные в отдельную таблицу.

Если речь идёт исключительно об этом, то почему просто не поделить данные по какому-то "пороговому" значению: на графике, например, визуально два кластера отделяются по значению LAI где-то в 3 с половиной.
Если речь о математически и статистически обоснованном делении, то самый простой способ кластерного анализа, как уже указали выше - k-means. Достаточно просто провести его в R. Вот здесь есть небольшой и доступный туториал

А еще в SAGA GIS тоже есть кластерный анализ не только для гридов, но и для точек, может это подойдёт: http://www.saga-gis.org/saga_tool_doc/2 ... ls_11.html