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

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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。 理论背景 空间自相关 空间自相关指的是地理空间中变量值之间基于位置的相互关联。这个概念可以通过以下方式理解: 正空间自相关: 相似的值在空间上聚集。例如,高温区域倾向于靠近其他高温区域。 负空间自相关: 不相似的值在空间上邻近。这种情况下,高值和低值可能呈现棋盘状分布。 空间自相关的测量通常采用Moran's I和Geary's C等统计工具。这些指标在地理学、气候学和环境科学等领域广泛应用,有助于 ………………………………