机器学习中空间和时间自相关的分析:从理论基础到实践应用

空间和时间自相关是数据分析中的两个基本概念,它们揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。这些概念在各个领域都有广泛应用,从环境科学到城市规划,从流行病学到经济学。本文将探讨这些概念的理论基础,并通过一个实际的野火风险预测案例来展示它们的应用。

图1: 空间自相关的不同模式:(a) 负自相关,(b) 无明显自相关,(c) 正自相关。

 

https://avoid.overfit.cn/post/696a8a440bf146908c8be20f31bdeb7c

posted @ 2024-10-20 09:26  deephub  阅读(25)  评论(0编辑  收藏  举报