Methods of Spatial Clustering in a City
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27350%2F12%3A86080311" target="_blank" >RIV/61989100:27350/12:86080311 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Methods of Spatial Clustering in a City
Popis výsledku v původním jazyce
The study of inequality of socioeconomic phenomena in urban areas may provide useful recommendations for targeted social policy, local measurements, urban planning and investment strategies. Among various tools we select spatial heterogeneity indexes, spatial autocorrelation measures, the LISA analysis and the spatial hierarchical clustering. The most promising outputs we obtain from last two methods. LISA allows indicating seeds of segregation and detecting localities even not nominated by experts yet.The LISA analysis reveals clusters of anomalous values, but results are heavily influenced by neighbourhoods. The methods of spatial hierarchical clustering are implemented in a new database application which is under development. This application standardizes data, calculates measures of similarity among objects, applies various methods of aggregation and applies different spatial relationships. First results show the ability to identify homogeneous clusters inside selected localities;
Název v anglickém jazyce
Methods of Spatial Clustering in a City
Popis výsledku anglicky
The study of inequality of socioeconomic phenomena in urban areas may provide useful recommendations for targeted social policy, local measurements, urban planning and investment strategies. Among various tools we select spatial heterogeneity indexes, spatial autocorrelation measures, the LISA analysis and the spatial hierarchical clustering. The most promising outputs we obtain from last two methods. LISA allows indicating seeds of segregation and detecting localities even not nominated by experts yet.The LISA analysis reveals clusters of anomalous values, but results are heavily influenced by neighbourhoods. The methods of spatial hierarchical clustering are implemented in a new database application which is under development. This application standardizes data, calculates measures of similarity among objects, applies various methods of aggregation and applies different spatial relationships. First results show the ability to identify homogeneous clusters inside selected localities;
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AO - Sociologie, demografie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA403%2F09%2F1720" target="_blank" >GA403/09/1720: Industriální město v post-industriální společnosti</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Geography and Geoinformatics: Challenge for Practise and Education : proceedings of 19th international conference : [Brno, September 8-9, 2011]
ISBN
978-80-210-5799-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
1-11
Název nakladatele
Masaryk University
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
8. 9. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—