)※nstartの値が小さいということは、点の多い場所が初期中心に選ばれやすいということであって、値を増やせば増やすほど、あらゆる初期中心を試して=マイナーな地点を初期中心にしたクラスタリングを網羅的に試して積み上げてみたいな=確かに安定するんですけれど、それは直感に反するのではないかなぁ。「点の多い場所が初期中心に選ばれやすい」ということは、ここでは好都合にも思えてくるよ。空間自己回帰モデルを利用した分析の一つにホットスポット分析があります。地域ごとのデータについて、全体和に対する局所和の割合を統計量として計算し、全体がランダム分布と仮定したときの値から有意に異なるかによって、空間的な異質性を持つスポットを明らかにします。いう考えは広く使われているよ。(棒読み)0mを境に山と海を区別するのと-80mを基準にぜんぶ積み上げるのとでは、かなり違うよね。...その発想はなかった!(※われわれ最初から「0m」という概念が導入されているので楽ができている、の意。この記事では、空間相関のある「場所差」が何に由来するものなのか「よくわからない」ままデータ解析しなければならない状況にあるものとして話をすすめる。方法論とはちょっとちがっているようだと気づかれた読者も多いだろうし、あるいは現実の観測データとの定量的な比較方法が定義されていない数理モデルだけを使った研究とも異なっている。ぬおー!!(※恐縮です。すべて多変量正規性を仮定する。近傍の重みと区別せよここでいう「空間」というのは(3変量をたぶん大きく上回る)『多次元』だということであって、地理的な意味での空間や、x-y-zの3軸がある「立体」という意味ではないと思うよ。『ゼロの発見!』みたいな楽しさがあるよね。「豊四季駅」付近https://goo.gl/maps/NUTLZodn2YC2https://goo.gl/maps/TrcEX8XHP7nhttps://goo.gl/maps/9oCvVY7bZLqhttps://goo.gl/maps/eQhzYRTu2fphttps://goo.gl/maps/1qqZPFbCQ5F2なんと駅前広場のGLからそのまま駅のホームで電車なんだなこれがっ。3階ならわかりますよ、うん。地面を1から数えて3つ目だよね。