О медианных центрах населения Канады

[sevabashirov]

В Канаде, в отличие от России, максимально просто определить медианный центр населения благодаря максимальной "каркасности" расселения - абсолютное большинство сконцентрировано вдоль линии Квебек - Виндзор, среди оставшегося абсолютное большинство - в небольшом количестве крупных городов, а оставшегося и после этого население тяготеет к дорогам

Comments

[lj_frank_bot]

Здравствуйте!
Система категоризации Живого Журнала посчитала, что вашу запись можно отнести к категории: Общество.
Если вы считаете, что система ошиблась - напишите об этом в ответе на этот комментарий. Ваша обратная связь поможет сделать систему точнее.
Фрэнк,
команда ЖЖ.

[reissig]

А принципы кластеризации там где не очевидно какие?
К примеру, как думаешь выделять последовательно кластеры для России?

[sevabashirov]

Медианная кластеризация - не пошаговая, что видно даже по этим примерам. Набор центров может полностью меняться при увеличении на единицу.

Программные алгоритмы бросают случайные точки и дальше итерациями заменяют их на центроиды кластеров, образовавшихся на предыдущей итерации, до схождения. Повторяют эту процедуру много раз, грубо говоря на 10000 проходов будет 100 или 1000 разных финальных картин. Среди них ищется наилучшая (с минимальной суммой расстояний).

[reissig]

Так и думал )

Осталось понять, какие ограничения по населенности и расстояниям одного кластера лучше закладывать в модель.

[sevabashirov]

Ограничения по населенности не потребуются, фишка метода в том, что кластеры будут максимально соразмерны, насколько это возможно - соразмернее, чем кластеризация по центрам масс и тем более чем мой пошаговый метод https://sevabashirov.livejournal.com/318611.html.

Перебрать все k от 2 до 100 (с запасом то есть), построить график зависимости среднего расстояния от k и найти "фазовый переход".