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A Rule for Combination of Spatial Clustering Methods

机译:空间聚类方法组合的规则

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摘要

In the area of spatial analysis, spatial clustering methods use georeferencing information in order to identify significant and non-significant spatial clusters of the phenomenon in study in a specific geographical region. Several methods are available in the literature, such as scan statistic, Getis-Ord statistics, and the Besag and Newell method. In practical applications, all those methods are not able to produce results which can capture the real event with good accuracy. In this paper, we propose using the a combining classifier technique in order to provide better results for spatial clustering methods, using the majority voting rule for that combination. A study case was presented using epidemiological data of dengue fever from state of Paraba, Brazil, in the year of 2011 and the final results allowed to identify the priority and non-priority areas in the region of interest.
机译:在空间分析领域,空间聚类方法使用地理转移信息来识别特定地理区域研究中的现象的重要和非重要的空间簇。 文献中有几种方法,例如扫描统计,Getis-Ord统计和BESAG和Newell方法。 在实际应用中,所有这些方法都无法产生能够以良好的准确性捕获真实事件的结果。 在本文中,我们建议使用组合的分类器技术,以便使用该组合的大多数投票规则来为空间聚类方法提供更好的结果。 在2011年的巴西帕拉巴州的登革热的流行病学数据提出了一项研究案例,并允许最终结果确定利息地区的优先事项和非优先事项。

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