Modi per gestire la funzionalità longitudine / latitudine [chiuso]

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Chiuso 3 anni fa .

Sto lavorando a un set di dati di fantasia con 25 funzionalità. Due delle caratteristiche sono la latitudine e la longitudine di un luogo e altre sono valori di pH, elevazione, velocità del vento, ecc. Con intervalli variabili. Posso eseguire la normalizzazione sulle altre funzioni ma come posso accedere alle funzioni di latitudine / longitudine?

Modifica: questo è un problema per prevedere la resa agricola. Penso che lat / long sia molto importante poiché le posizioni possono essere vitali nella previsione e quindi nel dilemma.

— AllThingsScience
fonte

Potresti chiarire perché non pensi di poter normalizzare quelle funzionalità? Presumibilmente sono numerici come le altre caratteristiche, quindi puoi prendere media / sd? Ti preoccupi di avere una misura naturale della distanza tra le posizioni? In tal caso, i dati coprono una piccola area (con valori simili) o sono globali?

— Neil Slater

@NeilSlater È intuitivo che per me non ha senso normalizzare queste funzionalità. Le informazioni non andranno perse se normalizzate? Ho il set di dati che copre le contee d'America.

— AllThingsScience

Quali informazioni pensi che andranno perse? Probabilmente non andrà perso, ma se nella tua domanda spieghi qual è la tua preoccupazione, qualcuno sarà in grado di rispondere. Non sapendo più, vorrei solo normalizzarmi indipendentemente - per valori completamente globali e alcuni problemi (dove la distanza tra i punti è importante) potrei creare una funzione di coordinate cartesiane 3d dal long / lat.

— Neil Slater

Qual è la tua domanda qui? Cosa stai cercando di scoprire dai dati? Correlazione? Clustering? Classificazione? Predizione? Interpolazione? In che modo la posizione è importante per il tuo modello?

— Spacedman

@Spacedman Vedi modifica.

— AllThingsScience,

Le coordinate long lat hanno il problema che sono 2 caratteristiche che rappresentano uno spazio tridimensionale. Ciò significa che la coordinata lunga gira tutto intorno, il che significa che i due valori più estremi sono in realtà molto vicini tra loro. Ho affrontato questo problema alcune volte e quello che faccio in questo caso è mapparle su coordinate x, ye z. Ciò significa che i punti vicini in queste 3 dimensioni sono anche vicini nella realtà. A seconda del caso d'uso è possibile ignorare le variazioni di altezza e mapparle su una sfera perfetta. Queste funzionalità possono quindi essere standardizzate correttamente.

Per chiarire (riassunto dai commenti):

x = cos(lat) * cos(lon)
y = cos(lat) * sin(lon), 
z = sin(lat)

— Jan van der Vegt
fonte

È molto interessante. Grazie! Potresti confermare se queste sono le formule per la conversione? x = R * cos (lat) * cos (lon), y = R * cos (lat) * sin (lon), z = R * sin (lat)

— AllThingsScience

Non ho accesso al mio codice al momento, ma sembra giusto. Non hai bisogno della R poiché ti uniformerai comunque;)

— Jan van der Vegt

Perfetto! Grazie.

— AllThingsScience