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Calculating the Entropy-based Local indicator of Spatial Association (ELSA) scores, which consist of Ea, Ec and the overall ELSA.

Usage

ELSA(labels, location, k = 10)

Arguments

labels

Cluster labels.

location

A numerical matrix containing the location information, with rows as samples and columns as location dimensions.

k

Number of nearest neighbors.

Value

A dataframe containing the Ea, Ec and ELSA for all samples in the dataset.

References

Naimi, Babak, et al., 2019; 10.1016/j.spasta.2018.10.001

Examples

data(sp_toys)
data <- sp_toys
ELSA(data$label, data[,c("x", "y")], k=6)
#> the specified variable is considered as categorical...
#>             Ea        Ec       ELSA
#> 1   0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 2   0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 3   0.09090909 0.4138169 0.03761971
#> 4   0.20000000 0.6840384 0.13680769
#> 5   0.66666667 0.9709506 0.64730040
#> 6   0.11111111 0.4689956 0.05211062
#> 7   0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 8   0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 9   0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 10  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 11  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 12  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 13  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 14  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 15  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 16  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 17  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 18  0.13333333 0.5435644 0.07247526
#> 19  0.28571429 0.8366407 0.23904021
#> 20  0.53846154 1.0000000 0.53846154
#> 21  0.07692308 0.3712323 0.02855633
#> 22  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 23  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 24  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 25  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 26  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 27  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 28  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 29  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 30  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 31  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 32  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 33  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 34  0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 35  0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 36  0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 37  0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 38  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 39  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 40  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 41  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 42  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 43  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 44  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 45  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 46  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 47  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 48  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 49  0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 50  0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 51  0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 52  0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 53  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 54  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 55  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 56  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 57  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 58  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 59  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 60  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 61  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 62  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 63  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 64  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 65  0.06666667 0.3372901 0.02248600
#> 66  0.46666667 0.9886994 0.46139306
#> 67  0.35294118 0.9182958 0.32410441
#> 68  0.16666667 0.6292492 0.10487487
#> 69  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 70  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 71  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 72  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 73  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 74  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 75  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 76  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 77  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 78  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 79  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 80  0.06666667 0.3372901 0.02248600
#> 81  0.46666667 0.9886994 0.46139306
#> 82  0.35294118 0.9182958 0.32410441
#> 83  0.16666667 0.6292492 0.10487487
#> 84  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 85  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 86  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 87  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 88  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 89  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 90  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 91  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 92  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 93  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 94  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 95  0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 96  0.20000000 0.6962123 0.13924245
#> 97  0.41176471 0.9640788 0.39697361
#> 98  0.38888889 0.9494520 0.36923134
#> 99  0.17647059 0.6500224 0.11470984
#> 100 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 101 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 102 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 103 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 104 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 105 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 106 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 110 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 111 0.20000000 0.6962123 0.13924245
#> 112 0.41176471 0.9640788 0.39697361
#> 113 0.38888889 0.9494520 0.36923134
#> 114 0.16666667 0.6292492 0.10487487
#> 115 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 116 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 117 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 118 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 119 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 125 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 126 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 127 0.17647059 0.6500224 0.11470984
#> 128 0.38888889 0.9494520 0.36923134
#> 129 0.41176471 0.9640788 0.39697361
#> 130 0.20000000 0.6962123 0.13924245
#> 131 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 132 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 134 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 143 0.38888889 0.9494520 0.36923134
#> 144 0.38888889 0.9494520 0.36923134
#> 145 0.20000000 0.6962123 0.13924245
#> 146 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 147 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 148 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 149 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 150 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 151 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 152 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 153 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 154 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 155 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 156 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 157 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 159 0.35294118 0.9182958 0.32410441
#> 160 0.46666667 0.9886994 0.46139306
#> 161 0.07692308 0.3712323 0.02855633
#> 162 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 163 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 167 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 172 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 174 0.38888889 0.9494520 0.36923134
#> 175 0.46666667 0.9886994 0.46139306
#> 176 0.14285714 0.5665095 0.08092993
#> 177 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> 185 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 186 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 187 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 188 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 189 0.11764706 0.5032583 0.05920686
#> 190 0.33333333 0.8960382 0.29867941
#> 191 0.38461538 0.9402860 0.36164845
#> 192 0.06666667 0.3372901 0.02248600
#> 193 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 194 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 195 0.00000000 0.0000000 0.00000000
#> 196 0.00000000 0.0000000 0.00000000
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#> the specified variable is considered as categorical...
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