I detta dokument föreslås en ny ram för gruvregionala samlokaliseringsmönster när det gäller uppsättningar av kontinuerliga variabler i rumsliga datauppsättningar. Målet är att identifiera regioner där flera kontinuerliga variabler med värden från vingarna av deras statistiska fördelning är samlokaliserade. En co-location gruva ram införs som fungerar inom det kontinuerliga området och som ser regional co-location gruva som ett kluster problem där en extern given fitness funktion måste maximeras. Intressanta samlokaliseringsmönster bedöms med hjälp av produkter av z-poäng av relevanta kontinuerliga variabler. Den föreslagna ramen utvärderas av en domänexpert i en fallstudie som analyserar arsenikförorening i Texas vattenkällor centrerar på regionala co-location mönster. Vårt tillvägagångssätt kan identifiera kända och okända regionala samlokaliseringsmönster, och olika uppsättningar algoritmparametrar leder till karakterisering av arsenikfördelning på olika skalor. Dessutom finns inkonsekventa colocation uppsättningar för regioner i södra Texas och västra Texas som tydligt kan tillskrivas geologiska skillnader i de två regionerna, betonar behovet av regional samlokalisering gruvteknik. Dessutom introduceras en ny, prototypbaserad regionfyndighetsalgoritm vid namn CLEVER som använder randomiserad bergsklättring, och söker efter ett varierande antal kluster och större kvartersstorlekar.
En ram för att hitta regionala samlokaliseringsmönster i kontinuerligt värderade rumsliga variabler föreslogs i REF.
Finding regional co-location patterns for sets of continuous variables in spatial datasets
{'venue': "GIS '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}