मेरे पास पॉलीगॉन के रूप में कृषि डेटा है जिसे मैं स्थानिक क्लस्टरिंग / स्थानिक समूह के लिए परीक्षण करना चाहूंगा।
सभी में मेरे पास लगभग 40 चर हैं जिन्हें मैं अलग-अलग तरीकों से एकत्र और मानकीकृत कर सकता हूं। मानकीकरण का एक तरीका उदाहरण के लिए प्रत्येक बहुभुज के भीतर प्रति व्यक्ति उत्पादन मूल्यों की गणना करना हो सकता है। एक अन्य तरीका प्रत्येक बहुभुज के भीतर प्रति हेक्टेयर उत्पादन मूल्यों की गणना करना हो सकता है।
मानकीकरण और एकत्रीकरण के सभी तरीके अलग-अलग स्थानिक पैटर्न के साथ अलग-अलग नक्शे का उत्पादन करते हैं: क्लस्टरिंग और नो-क्लस्टरिंग। इसलिए मेरे बाद के विश्लेषण के लिए एक आधार के रूप में मैं ऐसे एकत्रीकरण / मानकीकरण संयोजनों की पहचान करना नहीं चाहता जो मजबूत स्थानिक क्लस्टरिंग का उत्पादन करते हैं। इसलिए मुझे एकत्रीकरण और मानकीकरण से विभिन्न परिणामों की तुलना करने की आवश्यकता होगी।
बेशक मैं इसे मानचित्रों पर मैन्युअल रूप से देख सकता था (नीचे उदाहरण देखें)। लेकिन यह काफी व्यक्तिपरक है और केवल कुछ मामलों में आप स्पष्ट अंतर बना सकते हैं। 40 चर के लिए ऐसा करने की कल्पना करें और मान लें कि डेटा तैयार करने के 8 संभावित तरीके ... इसलिए मैं कुछ उद्देश्य माप यानी स्थानिक आंकड़ों का उपयोग करना पसंद करूंगा।
मैं आर और आर्क जीआईएस का उपयोग करता हूं। किसी को भी इस तरह के एक विश्लेषण को लागू करने के लिए एक विचार है?
नीचे दिए गए उदाहरण केले उत्पादन को एक बार मानकीकरण के बिना और एक बार प्रति व्यक्ति मानकीकृत दिखाते हैं। वे बहुत समान दिखते हैं, लेकिन कौन सा अधिक स्थानिक रूप से गुच्छेदार है?
