Clusterização Espacial e Não Espacial: Um Estudo Aplicado à Agropecuária Brasileira - Pena, Marina Garcia; Moreira, Guilherme Costa Chadud; Guimarães, Luiz Felipe Dantas; Laureto, Camilo Rey; Albuquerque, Pedro Henrique Melo; Carvalho, Alexandre Xavier Ywata de; Basso, Gustavo Gomes (Trends in Computational and Applied Mathematics, 2017)
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.