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\chapter{Spatio-temporal clustering}
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Beim \say{spatio-temporal clustering} werden die Elemente nach ihrer räumlichen und zeitlichen Ähnlichkeit gruppiert.
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Hierbei handelt es sich um ein relativ neues Verfahren, welches vor allem für geographische Anwendungen verwendet wird.\\
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\includegraphics[width = \textwidth]{GIS-models.png}\\
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Bei diesen Verfahren stellt meist nicht die 2- bzw. 3-dimensionale Darstellung der Daten, sondern die Kombination mit dem Faktor Zeit die Schwierigkeit dar.
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Es ist schwierig diesen Faktor in die Berechnung der Abstände einzubeziehen.
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Hierbei ist eine Klassifizierung dadurch möglich, dass die Daten in zwei Dimensionen separat klassifiziert werden.
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\begin{itemize}
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\item \textbf{zeitliche Dimension:}\\
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Hierbei gibt es unterschiedlich komplexe Ansätze
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\begin{itemize}
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\item \textbf{basic case:} enthält nur Elemente, die sich nicht verändern
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\item \textbf{more complex:} jedes Element kann den eigenen Status ändern
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\item \textbf{extreme complex:} jedes Element kann den eigenen Status ändern.
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Zudem werden die vergangenen Stati gemerkt
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\end{itemize}
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\item \textbf{räumliche Dimension:}\\
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beschreibt die räumliche Verortung der Elemente
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\end{itemize}
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\includegraphics[width = \textwidth]{spatio-temporal_complexity.png}
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\section{Anwendungsbeispiele}
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\includegraphics[width=.9\textwidth]{spatio-temporal_applications.png}
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\subsection{Arctic Ice Movement}
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\say{
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The minimum Arctic sea ice extent occurs in September. The maximum is in February or March.
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Arctic sea ice maxima and minima have been shrinking for three decades.
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}\\
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\includegraphics[width = .8\textwidth]{arctic-ice.png}
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