Unüberwachtes räumliches Clustering

Unüberwachtes räumliches Clustering ist eine Methode des unüberwachten Lernens, die darauf abzielt, räumliche Bereiche mit ähnlichen Eigenschaften automatisch zu identifizieren und zu teilen, indem sie die intrinsische Struktur von räumlichen Daten analysiert. Diese Technik basiert nicht auf vorherigem Wissen oder Labels und enthüllt effektiv verborgene Muster und Strukturen in den Daten. Sie wird in Geografischen Informationssystemen, Umweltwissenschaften, Stadtplanung und anderen Bereichen eingesetzt, um die Analyse und Entscheidungsfindung bei räumlichen Daten zu unterstützen. Zeitreihendaten können als Eingabe verwendet werden, um die zeitliche Dimension der Clusturergebnisse zu erweitern und eine umfassendere Interpretation zu ermöglichen.