안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 제공하는 K-means 클러스터링 기능을 소개해 보겠습니다. K-means 클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 K개의 클러스터로 그룹화하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트들을 각각 가장 가까운 클러스터의 중심으로 할당하고, 그 중심을 다시 계산하여 클러스터를 갱신하는 과정을 반복하면서 클러스터를 형성합니다. 여기서는 가축질병발생 포인트를 K-means로 클러스터링해 보겠습니다. 앞서 소개한 DBSCAN은 밀도 기반으로 클러스터링하며 노이즈 제거가 장점인 반면, K-means는 간단하고 빠른 알고리즘이며 클러스터 크기를 조절할 수 있어 해석이 용이합니다. QGIS: DBSCAN 클러스터링 기능 소개 안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 제공하는 ..

안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 제공하는 DBSCAN 클러스터링 기능을 소개해 보겠습니다. DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, 디비스캔)은 QGIS에서 제공하는 클러스터링 알고리즘 중 하나로, 주로 공간 데이터에서 밀도 기반 클러스터링을 수행하기 위해 사용됩니다. DBSCAN은 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화하는 알고리즘으로, 주변에 있는 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 식별합니다. 데이터 포인트의 주변에 있는 다른 데이터 포인트의 수를 기반으로 클러스터를 형성하기 때문에 데이터 포인트의 밀도가 높은 영역을 클러스터로 정의하며, 이를 통해 밀도가 낮은 노이즈 데이터를 구분할 수 있습니다. 밀도가 낮은 지..

안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 Density Analyis 플러그인 사용법을 간략히 정리해 보겠습니다. 이 플러그인은 QGIS에 추가적인 밀도 히트맵 알고리즘을 제공하며, Geohash, H3, 스타일링된 히트맵, 그리고 폴리곤 밀도 맵을 포함합니다. QGIS: Density Analysis 플러그인 소개 (1) Styled density map(스타일링된 히트맵) 안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 Density Analyis 플러그인 사용법을 간략히 정리해 보겠습니다. 이 플러그인은 QGIS에 추가적인 밀도 히트맵 알고리즘을 제공하며, Geohash, H3, 스타일링된 히트맵, 그리 foss4g.tistory.com Styled heatmap (Kernel density estimation) 이..

안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 Density Analyis 플러그인 사용법을 간략히 정리해 보겠습니다. 이 플러그인은 QGIS에 추가적인 밀도 히트맵 알고리즘을 제공하며, Geohash, H3, 스타일링된 히트맵, 그리고 폴리곤 밀도 맵을 포함합니다. QGIS: Density Analysis 플러그인 소개 (1) Styled density map(스타일링된 히트맵) 안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 Density Analyis 플러그인 사용법을 간략히 정리해 보겠습니다. 이 플러그인은 QGIS에 추가적인 밀도 히트맵 알고리즘을 제공하며, Geohash, H3, 스타일링된 히트맵, 그리 foss4g.tistory.com Styled H3 density map 4종의 H3 density 알고리즘이 있..

안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 Density Analyis 플러그인 사용법을 간략히 정리해 보겠습니다. 이 플러그인은 QGIS에 추가적인 밀도 히트맵 알고리즘을 제공하며, Geohash, H3, 스타일링된 히트맵, 그리고 폴리곤 밀도 맵을 포함합니다. QGIS: Density Analysis 플러그인 소개 (1) Styled density map(스타일링된 히트맵) 안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 Density Analyis 플러그인 사용법을 간략히 정리해 보겠습니다. 이 플러그인은 QGIS에 추가적인 밀도 히트맵 알고리즘을 제공하며, Geohash, H3, 스타일링된 히트맵, 그리 foss4g.tistory.com Styled geohash density map 이 알고리즘은 모든 포인트를 반..