Clusterização espacial e não espacialum estudo aplicado à agropecuária brasileira
Carvalho, Alexandre Xavier Ywata de; Albuquerque, Pedro Henrique Melo; Laureto, Camilo Rey; Moreira, Guilherme Costa Chadud; Basso, Gustavo Gomes; Guimarães, Luiz Felipe Dantas; Pena, Marina Garcia
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Resumo
Este trabalho apresenta uma análise de clusterização de áreas mínimas comparáveis (AMCs) para traçar um mapa de agrupamentos homogêneos a partir de uma combinação de variáveis climáticas, de características do solo e de produção agropecuária. A metodologia permite a visualização de interações entre as diversas variáveis utilizadas, identificando, por exemplo, padrões de coexistência, no nível municipal, de diferentes culturas agrícolas. A discussão apresenta os algoritmos tradicionais sem contiguidade (aglomerativo hierárquico e k-means) e o algoritmo aglomerativo hierárquico com imposição de contiguidade. Busca-se, dessa forma, explorar diferenças entre as tipologias construídas com diferentes abordagens, além de prover configurações alternativas de agrupamentos. As metodologias discutidas permitem ainda a incorporação de critérios tradicionais de escolha do número de clusters, tais como estatísticas CCC, pseudo-F e pseudo-t².
Ficha do documento
- Tipo
- Estudo
- Ano
- 2017
- Instituição
- Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
- Fonte
- Repositório do Ipea
- Idioma
- Português
- Acesso
- Acesso aberto
- Identificador
- oai:repositorio.ipea.gov.br:11058/7554
- Licença
- Licença Comum
- Abrangência
- Brasil
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