13、时空聚类：疟疾预测与人体平衡数据分析

时空聚类：疟疾预测与人体平衡数据分析

1. 疟疾预测的时空聚类研究

在疟疾预测领域，一种新的时空聚类方法被提出，旨在探索空间分辨率与预测准确性之间的权衡。

1.1 数据来源

研究以泰国塔克府塔松杨区的每周疟疾预测问题为例。该地区有66个村庄，疟疾流行。实验数据来自泰国国家电子疟疾信息系统，涵盖2012年和2013年（99周）每个村庄的每周显微镜确诊疟疾病例，共6579条记录，12800例疟疾病例（包括恶性疟原虫和间日疟原虫）。每个村庄每周的病例数从0到82不等，平均为2.1例。

1.2 实验设置

• 交叉验证 ：使用10折交叉验证评估聚类对预测准确性的影响。为每一折的训练数据生成聚类层次结构，并为层次结构中的每个聚类生成预测模型。然后将相同的层次结构应用于测试数据，并在那里的聚类上测试预测模型。
• 预测技术 ：选择线性回归、ARIMA和ARIMAX三种常用技术进行疟疾预测。由于先前的研究表明，滞后5周的地表温度对该地区的疟疾发病率有相当大的影响，因此在ARIMA和ARIMAX模型中纳入了该因素。
• 评估指标 ：为了比较不同大小聚类的预测准确性，使用对称平均绝对百分比误差（SMAPE），其范围为0到100。

1.3 实验结果

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聚类标准	平均AIC下降	平均SMAPE降低