R中的时空聚类方法或包？

Question

我正在研究一些气候时间序列，我想进行聚类分析。我尝试了着名的k-means clustering和hierarchical clustering，这还不错。但是，我的数据是"longitude", "latitude", "Year", and "Values"格式，以上两种方法都不考虑每个站的位置。

我想知道R中是否有专门针对时空数据的聚类方法或R包？我搜索过，但没有太多发现。谢谢你的帮助。

Answer 1

您可以查看适用于名为ST-DBSCAN的时空数据的DBSCAN算法的通用形式：

下面的论文解释了这个概念，并被引用超过600次：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169023X06000218

还有一个算法的实现，引用本文在github：https://github.com/Kersauson/ST-DBSCAN

但它在过去两年没有更新。

Answer 2

这很简单。您只需先确定正确的方法。

然后你可以

1. 计算机基于距离，时间和价值的相异矩阵。 （对不起，没有“证明正确”或明显的方法，你必须自己做数学）。
2. 在此矩阵上运行分层聚类

您的属性具有非常不同的含义。没有一个库函数“只是”做正确的事情，因为没有“正确”。这是你的决定，你必须决定使用什么等式。