I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   14 ,   No . 1 ,  Feb r u ar y   2 0 2 5 ,   p p .   3 9 7 ~ 4 0 7   I SS N:  2252 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 14 .i 1 . p p 3 9 7 - 4 0 7     397     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Dy na mic spa tio - t empo ra l pattern   disco v ery: a no v el grid a nd  density - ba sed  clu stering  alg o rithm       Swa t i Mes hra m 1 ,   K is ho r  P .   Wa g h 2   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   G o v e r n me n t   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   A mr a v a t i ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   Te c h n o l o g y ,   G o v e r n m e n t   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   A mr a v a t i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Mar   22 ,  2 0 2 4   R ev is ed   J u l   9 ,  2 0 2 4   Acc ep ted   J u l   26 ,  2 0 2 4       Clu ste rin g   is a ro b u st   m a c h in e -   le a rn in g   tec h n i q u e   f o r  e x p l o ra ti o n   o f  p a tt e r n s  b a se d   o n   sim il a rit y   o f  e lem e n ts  o v e r  m u lt id ime n si o n a l  d a ta.  S p a ti o - tem p o ra l  c lu ste rin g   a ims   to   id e n ti f y   targ e t  o b jec ts  to   m in e   s p a ti a l  a n d   tem p o ra l   d ime n sio n s  f o r  p a tt e rn s,  re g u larit y ,   a n d   tren d s.    It  h a s  b e e n   a p p li e d   in   h u m a n - c e n tri c   a p p l ica ti o n s,   su c h   a s  re c o m m e n d a ti o n   s y ste m s,  u r b a n   d e v e lo p m e n t   a n d   p la n n i n g ,   c l u ste rin g   o f  c rimin a l  a c ti v it ies ,   traffic  p la n n in g ,   a n d   e p id e m io l o g y   to   i d e n ti f y   th e   e x te n t  o f  d ise a se   sp re a d .   Alth o u g h   t h e   e x isti n g   re se a rc h   wo rk   i n   th e   field   o f   c lu st e rin g   re li e s wid e l y   o n   p a rti t io n   a n d   d e n sity - b a se d   m e th o d s,  n o   m a jo r  wo r k   h a s  b e e n   c a rried   o u t  to   h a n d le  th e   sp a ti o tem p o ra l  d ime n sio n   a n d   u n d e rsta n d   th e   d y n a m ics   o f  tem p o ra l  v a riatio n   a n d   c o n n e c ti v it y   b e twe e n   c lu ste r s.  To   a d d re ss   t h is,  o u r  p a p e r  p r o p o se s  a n   a lg o rit h m   t o   m in e   c lu ste rin g   p a tt e rn s  i n   sp a ti o tem p o ra l   d a tas e t   u si n g   a n   a d a p ti v e ,   d y n a m ic h y b ri d   tec h n iq u e   b a se d   o n   g rid   a n d   d e n sit y   c l u st e rin g .   We  a d o p t   sp a ti o - tem p o ra l  p a rti ti o n i n g   o f   th e   v irt u a l  g ri d   f o r  d istri b u ti o n   o f  d a ta  a n d   re d u c in g   d ista n c e   c o m p u tati o n   a n d   i n c re a sin g   e fficie n c y .   G ro u p in g   th e   h ig h e r  d e n sity   re g io n s  a l o n g   wit h   n e ig h b o r h o o d   c lu ste r  d e n sit y   a tt ra c ti o n   ra te   to   m e rg e   th e   c lu ste rs.  Th is   m e th o d   h a s  b e e n   e x p e rime n tall y   e v a l u a ted   o v e r   th e   I n d ian   e a rth q u a k e   d a tas e t  a n d   fo u n d   to   b e   e ffe c ti v e   with   c lu ste rin g   silh o u e tt e   in d e x   u p   t o   0 . 9 3 .   K ey w o r d s :   C en tr o id s   Den s ity   Dis tan ce   E ar th q u a k e  d ataset   Neig h b o r h o o d   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Swati M esh r am   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g ,   G o v er n m en t Co l leg e  o f   E n g in ee r in g   Am r av ati,   Ma h ar ash tr a,   I n d ia   E m ail: swati.m esh r am @ co m p u ter s c. s n d t.a c. in       1.   I NT RO D UCT I O N   A d v a n c e m e n t   i n   c o m p u t e r   t e c h n o l o g y ,   r e m o t e   s e n s i n g ,   a n d   l o c a t i o n - b a s e d   s e r v i ce s   h a s   r esu l t e d   i n   t h e   g e n e r a t i o n   o f   m a s s i v e   s p a t i o t em p o r a l   d a t a .   S p a t i o te m p o r a l   d a t a   a n a l y s i s   is   a n   e m e r g i n g   r e s e a r c h   a r e a   d r i v e n   b y   d e v e l o p m e n t   a n d   a p p l i c a ti o n   o f   i n t e l li g e n t   c o m p u t a ti o n a l   t e c h n i q u e s .   A n a l y zi n g   s p a ti o t e m p o r a l   d a t a   is   b e n e f i ci a l  f o r   v a r i o u s   h u m a n - c e n t e r e d   a p p l i c a t i o n s   l i k e   r e c o m m e n d a tio n   s y s t e m s ,   i d e n t i f y i n g   d is e ase   o u t b r e a k   p a t t e r n s ,   u r b a n   d e v e l o p m e n t   c l u s t e r i n g ,   in f r a s t r u c t u r e   p l a n n i n g ,   a n d   d e tec t i o n   o f   c r i m i n a l  a c ti v i t ie s .   C l u s t e r i n g   i s   a   v al u a b l e  a n a l y s is   t o o l   f o r   e x p l o r i n g   a n d   u n d e r s t a n d i n g   r i c h   i n f o r m a t i o n   c o n t a i n e d   i n   t h e   s p a t i o - t e m p o r a l   d a t as e ts .   T h e   a i m   o f   a n a l y z i n g   s p a t i o t e m p o r a l   d a t a   c l u s t e r i n g   i s   t o   d e te c t   a n d   e x a m i n e   n o t e w o r t h y   p a t t e r n s   i n   t h e  d a t a   t h a t   c h a n g e   b o t h   i n   s p a c e   a n d   t i m e   a n d   h e l p   i n   u n d e r s t a n d i n g   t h e   d y n a m i c s   o r   p r o c e s s es  d r i v i n g   t h e   p a t t e r n s   a n d   t r e n d s .   A n o m a l o u s   p a t t e r n s   a r e   d e t e c t e d   t o   i n d i c at e   r a r e   b u t   s i g n i f i c a n t   e v e n ts   w it h   d e v i a t i o n   f r o m   e x p e c t e d   b e h a v i o r .   T h e   a n a l y s is   m a y   a l s o   b e   u s e d   t o   d es i g n   m o d e ls   f o r   p r e d i c t i n g   f u t u r e  o c c u r r e n c e s   o f   s i m il a r   e v e n ts .   I t  p r o v i d e s   i n s i g h ts   i n   e v o l u t i o n   o f   c l u s t e r   a n d   i t s   c h a n g e s   o v e r   t i m e   w h i c h   i s   a   v a l u a b l e   i n f o r m a t i o n   i n   u n d e r s t a n d i n g   t r e n d s .   T h is   m a y   l e a d   t o   p r o a c t i v e   d ec is i o n - m a k i n g   a n d   i m p r o v e d   r e s o u r c e   a l l o ca t i o n .   U n d e r s t a n d i n g   t h e   i m p a c t   o f   h u m a n   a c t i v i ti e s   a n d   n a t u r a l   p r o c e s s e s   a n d   t h ei r   i n t e r c o n n e c tio n s .   T h i s   is   h i g h l y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   14 ,   No . 1 ,  Feb r u ar y   2 0 2 5 :   3 9 7 - 407   398   r e l e v a n t   i n   t h e  f i e l d   o f   e m e r g e n c y   r e s p o n s e ,   p u b l i c  h e a l t h ,   m o n i t o r i n g   e n v i r o n m e n t a l   v a r ia b l e s ,   a n d   u r b a n   r e s o u r c e  a l l o c a ti o n .   S p a t i o t e m p o r a l   c l u s t e r i n g   a n a l y s i s   a ll o w s   r es e a r ch e r s   t o   u n c o v e r   c o m p l e x   r e l a t i o n s h i p s   a n d   m a k e  i n f o r m e d   d e c i s i o n s   i n   d y n a m ic   a n d   i n t e r c o n n e c te d   s y s t e m s   [ 1 ] .   S p a t i o - t e m p o r a l  d a t a  c o n ta i n   t h e   g e o g r a p h i c al   l o c a t i o n   a n d   te m p o r a l   o r   ti m e   o f   o c c u r r e n c e   o f   t h e   e v e n ts   al o n g   w i t h   o t h e r   n o n - s p at i o t e m p o r al   f e a t u r es   d e s c r i b i n g   t h e   e v e n t s .   S p a ti o - t e m p o r a l   d a ta   c l u s t e r i n g   a n a l y s is   is   a   m a c h in e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e   t o   s e a r c h   p a t t e r n s   i n   a   d a t as e t  b y   g r o u p i n g   d a t a   i n s t a n c es   b a s e d   o n   s i m i l a r it y   m e as u r e s .   T h e   i n t r a cl u s t e r s   i n s ta n c e s   e x h i b i t   h i g h   s i m i l a r it y   w h e r e a s   t h e   s a m e  i n s t a n c es   a r e  i n c o h e r e n t   w it h   i n s t a n c es   o f   o t h e r   c l u s t e r s   t o   f o r m   d i s ti n c t   c l u s te r s .   I n   o t h e r   w o r d s ,   c l u s t e r i n g ,   is   a n   u n s u p e r v i s e d   cl a s s i f i ca t i o n   t e c h n i q u e   t h a t   s e p a r a t e s   a n   u n l a b el e d   d a ta   s e t  i n to   a   f i n it e   n u m b e r   o f   g r o u p s   w h o s e   m e m b e r s   a r e   d a t a   i n s t a n ce s   t h a t   a r e   m o r e   h o m o g e n e o u s   t o   i t s   g r o u p   t h a n   t o   o t h e r   g r o u p s .   T h e s e  g r o u p s   a r e   t e r m e d   a s   cl u s te r s .   T h u s ,   c l u s t e r i n g   a s   a   p r o c e s s   is   i l l u s t r a t e d   b y   t h e   f o l l o w i n g   e x a m p l e :   Giv en   an   in p u t  d ata   s et  X= {x 1 ,   x 2 , …, x n },   wh er e   ea ch   x i  h as  s et  o f   j   f ea tu r es  o r   d im en s io n s .   W e  attem p t  to   d er iv e   ‘ k ’   cl u s ter s   g iv en   as  C ={ c 1 ,   c 2 , …c k }  s atis f y in g   th e   f o llo win g   co n d itio n s .   F o r   al l  i,j  ϵ   {1 , …k }, ea c h     |c i |   >0 ,   an d   ∩ =   ø ,   an d   = ∪ = 0 .   C lu s ter in g   h as  b ee n   ap p lied   in   r ec o m m en d atio n   s y s tem s   b y   r e v iewin g   cu s to m er   f ee d b ac k s   f o r   p r o d u ct  p o p u lar ity .   C lu s ter in g   as  a  to o l   is   also   u s ef u l  f o r   o b s er v in g   th e  ab n o r m al  b eh a v io r   o f   o u tlier s   th at  d o   n o t  e x h ib it   th e  s am e  r elatio n s h ip   as  t h at  o f   o t h er   clu s ter s .   T h is   an al y s is   h elp s   d etec t  r ar e   b u t   im p o r tan t  p atter n s   in   u r b a n   p lan n in g   [ 2 ] ,   b ig   clim ate  d ata  an aly tics   [ 3 ] .   On e   o f   t h e  ap p lic atio n s   o f   clu s ter in g   we   ten d   to   ex p lo r e  is   d etec tio n   o f   ea r th q u ak e   clu s ter s   o f   s am e  s ev er ity ,   r e g io n s   o f   clu s ter i n g   d is p lay in g   f o r esh o ck s   a n d   af ter s h o ck s   o f   m ain   ea r th q u ak e   ev e n ts .   E ar th q u ak es  ar e  n atu r al  ev e n ts   th at  ca u s e  tr em o r s   f r o m   E ar t h ’ s   co r e   t o   th e   s u r f ac e.   T h ese   s u d d en ,   v ib r atio n s   m a y   d estr o y   u s ef u l   n atu r al  a n d   m an - m ad e  r eso u r ce s .   I d en tific atio n   o f   s u ch   a r ea s ,   wh ich   m ay   h a v e  a   tr en d   o r   r ea ch   o f   ea r th q u ak e   im p ac ts   u s in g   m ac h in e   lear n in g   p atter n   m in in g   tech n iq u es  is   im p o r tan t.   Hen ce ,   we   f o c u s   o u r   s tu d y   o n   d e r iv in g   clu s ter in g   p atter n s   th r o u g h   o u r   p r o p o s ed   r esear ch   wo r k   o n   I n d ian   ea r t h q u a k e  s p atio tem p o r al  d ata.   W e  h ig h lig h t  o u r   co n tr ib u tio n   in   th is   r esear ch   ar ticle  as  f o llo ws:     i )  a   m eth o d   f o r   s elec tio n   o f   c en tr o id s ;  i i)   a   m eth o d   to   c o n v er t  ten tativ e  clu s ter s   to   f ix e d   clu s ter s   b ased   o n   d en s ity ;  iii)  o u tlier   s co r e  an d   c lu s ter in g   q u ality ;  iv )   de tectin g   s p at io - tem p o r al  r e f er en ce d   v ar iab les  with   r esp ec t  to   ev o lu tio n   o v e r   tim e ; a n d   v )   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   is   im p l em en ted   an d   ex p e r im en tally   v alid ated .   Ou r   r esear ch   p ap e r   ad h er es  to   th e  f o llo win g   s tr u ctu r e:  s ec tio n   2   ex p lo r es  r elate d   liter atu r e .   S ec tio n   3   o u tlin es  th e   m eth o d o lo g y . S ec tio n   4   p r esen ts   th e  r esu lts   an d   s u b s eq u en t  d is cu s s io n .   Fin ally ,   s ec tio n   5   p r o v id es  th e  co n clu s io n   o f   th e   r esear ch .       2.   RE L AT E D  WO RK   T h e  clu s ter in g   d is tan ce - b ased   m eth o d   co m p u tes a  d is tan ce   m etr ic  to   m ea s u r e  t h e  s p atial  d is tan ce   an d   clu s ter   s im ilar   o r   n eig h b o u r i n g   p o in ts .   T h e  d is tan ce   m etr ic  u s ed   ar e  E u clid ea n   d is tan ce ,   d y n am ic  tim e  war p i n g   [ 4 ] ,  lo n g est  co m m o n   s u b s eq u en ce   ( L C SS )   [ 5 ] ,  ed it  d is tan c e  o n   r ea l  s eq u en ce   ( E DR )   [ 6 ] ,   Hau s d r o f f   [ 7 ] ,   a n d   Fré ch et  [ 8 ]   d is tan ce .   Den s ity   b ased   clu s ter in g   p er f o r m s   th e   g r o u p in g   o f   d e n s ity   s atis f y in g   r eg io n s   in to   cl u s ter s   [ 9 ] .   Featu r e - b ased   clu s ter in g ,   f ir s t  ex tr ac ts   th e  f ea tu r es  an d   th en   c o m p u tes  th eir   s im ilar ity   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   T im e   s er ies  d ata  an aly s is   u s in g   k er n el  d en s ity   was  t h e  wo r k   u n d er tak en   to   d e v elo p   th e  al g o r it h m   s p atio - tem p o r al   d en s ity - b ased   s p atial  clu s ter in g   o f   ap p licatio n s   with   n o is e  ( ST - DB SC A N )   [ 1 2 ] .  A  s p ik e  n eu r al  n etwo r k   ar ch itectu r e  is   d ev elo p ed   to   cl u s ter   s p atio tem p o r al  b r ain   d at a   [ 1 3 ] .  Gu o   et  a l.   [ 1 4 ]   an aly s e d   f o o d b o r n e  d is ea s es  o n   p eo p le  o f   Z h ejian g   h as  b ee n   s tu d ied   u s in g   s p atio tem p o r al  clu s ter in g   wh ich   in clu d e s   m eth o d s   s u ch   as   s tatis t ical  an d   s p atial  an aly s is   alo n g   with   s p atio tem p o r al  s ca n n in g .   He r e  th e  tem p o r al  r eso l u tio n   f o u n d   is   lar g e .   L o io la  et  a l.  [ 1 5 ]   e x p lo r e d   a  h y b r id   b u r n e d   ar ea   alg o r ith m   b ased   o n   m o d er ate  r eso lu tio n   im ag in g   s p ec tr o r ad io m eter   ( MO DI S)   th er m al  a n o m alies  an d   NI R   r ef lecta n ce   with   s p atial  r eso lu tio n   o f   2 5 0   m   o n   MO DI S  d ata.   H o ts p o ts   clu s te r s   wer e  d e v elo p e d   to   d is co v e r   f ir e   ac tiv e  a r ea s .   All  th ese   s tu d ies  r ef lect  th e   alg o r ith m s   ar e  d ev elo p e d   to   tack le  s p ec if ic  p r o b lem s   an d   th u s   th ey   h av e  lim ited   ap p licab ilit y .   Go n g   et  a l.  [ 1 6 ]   p u t  f o r th   a  m o d el  th at   lear n s   t h e  d y n am ics  o f   m o b ilit y   in   ta x i  tr ajec to r y   d ata   an d   u s es  it  t o   p r e d ict  m o b ilit y   in   s p ec if ic  r o u te  ar ea s .   Her e  t h e   ar ea   o f   s tu d y   is   co n f i n ed   to   a  p ar ticu lar   ar ea .   An o th e r   ar ticle  o n   tr ajec to r y   clu s ter in g   is   s tu d ied   in   [ 1 7 ] ,   it   id en tifie s   clu s ter s   b ased   o n   Hau s d r o f f   d is tan ce   in   K - n ea r est  n eig h b o u r   m eth o d   wh er e  th e  ac cu r ac y   o f   t h e  m eth o d   h ea v ily   r elies  o n   ap p r o p r iate  v alu e  o f   ‘ K’ .   T h e  r es ea r ch   in   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ]   tr ajec to r y   a n aly s is   was  u s ed   t o   ex tr ac t   r o a d   tr a f f ic,   d eter m i n e  f lo w   s tatis tic,   an d   d etec t  co n g esti o n .   Acc o r d in g   to   Geo r g o u las   et  a l.   [ 2 0 ] ,   a  h y b r id   ap p r o ac h   o f   clu s ter in g   o v er   s eismic   s p atio - tem p o r al  d ata  was  ad o p ted .   I t   is   b ased   o n   d en s ity   an d   h ie r ar ch i ca l  ag g lo m er ativ e  clu s ter in g   wh ich   ex tr ac ts   o b jects  with   u n k n o wn   class   lab els.  Her e  co n n ec tiv ity   is   b ased   o n   s in g le  lin k ag e  t o   f o r m   th e  cl u s ter s   an d   n o   em p h asis   is   p la ce d   o n   th e  tem p o r al   p ar am eter   o f   t h e  d ataset.   A cc o r d in g   to   Naz ia   et  a l.   [ 2 1 ] ,   s p ac e   tim e  clu s ter s   wer e  d is co v er e d   u s in g   g eo g r a p h ically   weig h te d   r eg r e s s io n   m o d el.   T h e   m o d el  also   u tili ze s   lo ca l  an d   g lo b al  Mo r an ’ s   I   to   in ter p r et  th e  clu s ter   d is tr ib u tio n   p atter n .   T h e  m o d el  was  v er if ied   u s in g   C OVI D  d ataset.   An o th er   wo r k   o n   C OVI D  d atase t  is   ca r r ied   o u t  in   [ 2 2 ] .   T h e   a u th o r s   ad o p ted   a  p ar titi o n   d ataset  u s in g   m ed o id s   an d   im p r o v ed   th e  r esu lt  g ap   s tatis tics .   W h ile   s o m e  o f   th ese  s tu d ies  h av e  d is cu s s ed   ab o u t  o u tlier s ,   b u t  th ey   h av e   n o t  ex p licitly   ad d r ess ed   to   r ed u ce   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell   I SS N: 2252 - 8 9 3 8       Dyn a mic  s p a tio - temp o r a l p a tter n   d is co ve r y:   a   n o ve l  g r id   a n d   d en s ity - b a s ed   …  ( S w a ti Mesh r a m )   399   o u tlier ’ s r atio .   A   co m p ar is o n   o f   d if f er en t  ty p es  o f   s p atio tem p o r al  clu s ter in g   is   p r esen ted   in   T ab le  1 .   I t  h ig h lig h ts   r ec en t  wo r k s   in   s p atio - tem p o r al  clu s ter in g   an aly s is   w ith   it s   a p p licatio n s   an d   lim itatio n s   o f   m eth o d s .   Ho wev er ,   th ese  co n v e n tio n al  a p p r o ac h es   h av e   lim itatio n s .   I t   is   a  less   s tu d ied   t o p ic  a n d   th e  im p ac t o f   t em p o r al   r eso lu tio n   in f lu en cin g   th e  s p ati al  ev en ts   h as n o t b ee n   th o r o u g h ly   s tu d ie d .       T ab le  1 .   R ec en t w o r k   o n   s p atio - tem p o r al  clu s ter in g   tech n iq u e   R e f e r e n c e   M e t h o d   c a t e g o r y   M e t h o d / m o d e l   n a me   M o d e l   v a l i d a t i o n   A p p l i c a t i o n   Li mi t a t i o n s  i n   t h e   a r t i c l e / me t h o d   [ 2 1 ]   S p a t i a l   r e g r e ss i o n   a n d   s p a c e - t i me   sca n   st a t i st i c s   G e o g r a p h i c a l   w e i g h t e d   r e g r e ss i o n   A I C ,   R 2 ,   Lo g   l i k e l i h o o d   C O V I D - 1 9   c l u s t e r   a n a l y si s   O u t l i e r s  c a n   h a v e   d i s p r o p o r t i o n a t e   i m p a c t   o n   mo d e l   p r e d i c t i o n .   [ 2 2 ]   sp a t i a l   a u t o   c o r r e l a t i o n   K - me d o i d ,   S p e c t r a l   d e n si t y   ma t r i x   G a p   S t a t i s t i c s   C O V I D - 1 9   c l u s t e r   a n a l y si s   C o m p u t a t i o n a l   c o mp l e x i t y   i s   h i g h e r .     [ 2 3 ]   a g g l o mer a t i v e   h i e r a r c h i c a l   c l u st e r i n g   -   a c c u r a c y   -   92 - 96 %,   r e c a l l   a n d   p r e c i s i o n   D r o u g h t   A n a l y s i s   U ses  N LP  b a g   o f   w o r d s  t o   c a p t u r e   t h e   l o c a t i o n   w h i c h   i s   i mp r e c i s e .   [ 2 4 ]   a g g l o mer a t i v e   h i e r a r c h i c a l   c l u st e r i n g     W a r d   s y st e m   c l u st e r i n g   mi n i m u m  v a r i a n c e   D i st r i b u t i o n   o f   so c i a l   e n t e r p r i ses   a c r o ss   p r o v i n c e s  i n   C h i n a   S i n g l e   f a c t o r   d e t e c t i o n   a n a l y si s ,   m u l t i p l e   f e a t u r e s   n o t   i n c l u d e d .   [ 2 5 ]   sp a t i o - t e mp o r a l   C l u st e r i n g   K u l l d o r f f ’ s  sp a c e - t i m e   sca n   s t a t i st i c ,   d i s c r e t e   P o i ss o n   m o d e l   l o g   l i k e l i h o o d   r a t i o   t e s t   H o t s p o t   d e t e c t i o n   o f   C O V I D - 1 9   c a ses   i n   Jo h o r ,   M a l a y s i a .   F a c t o r s  t r i g g e r i n g   c l u st e r   f o r mat i o n   w e r e   u n c l e a r .   [ 2 6 ]   D e e p   l e a r n i n g   M u S TC ,   s p a t i a l   c o r r e l a t i o n   M A E  -   0 . 2 3 0 4 ,   R M S E - 0 . 3 5 2 7   S e a   S u r f a c e   Te m p e r a t u r e   p r e d i c t i o n   A d d i t i o n a l l y ,   R e g i o n a l   i n f o r mat i o n   r e q u i r e d .   [ 2 7 ]   S t a t i st i c a l     Th e   G e r t i s  O r d   G i *   f o r   h o t s p o t   a n a l y si s   p - v a l u e < 0 . 0 5 ,   z - sc o r e   > 1 . 9 6   w i t h   c o n f i d e n c e   l e v e l   9 0 , 9 5 , 9 9 %   d i s e a se   c o n t r o l - B o v i n e   a n a p l a sm o si s   a c r o ss   Zi m b a b w e   Ex p e r i m e n t s  c o n d u c t e d   o n   d a t a   o f   t w o   y e a r s.   S h o r t e r   p e r i o d .   [ 2 8 ]   H i e r a r c h i c a l   c l u st e r i n g   A v e r a g e   Li n k a g e   c r i t e r i o n ,   p a r t i t i o n i n g   a r o u n d   me d o i d s,   S mi t h   a n d   S c h l a t h e r   mo d e l ,   H o p k i n s   st a t i st i c   G a p   S t a t i st i c s  a n d   S i l h o u e t t e   me t h o d s,  p - v a l u e > 0 . 0 5 ,   H o p k i n s   st a t i st i c > 0 . 5 ,   D r o u g h t   a n a l y s i s  o f   Lo w v e l d   i n t h e   Li m p o p o   P r o v i n c e   i n   S o u t h   A f r i c a .   S t u d y   d o e sn o t   i n c l u d e   f u l l   r a n g e   o f   d e p e n d e n c e   o f   p a r a m e t e r s.  R e l i e d   o n   p a r t i a l   e x t r e ma l   d e p e n d e n c e   o f   p a r a m e t e r s.   [ 2 9 ]   S p a c e - t i me   sc a n   st a t i st i c s   B i n o m i a l   r e g r e ss i o n   mo d e l - P o i ss o n   m o d e l .   p - v a l u e < 0 . 0 5 ,   m o n t e - c a r l o   l i k e l i h o o d     C l u st e r e d   a t t a c k s  o f   l e o p a r d s  o n   h u ma n s  i n   H i mac h a l   P r a d e sh ,   I n d i a   2 0 0 4 - 2 0 1 5   C a n n o t   d e t e c t   i r r e g u l a r   s h a p e   c l u st e r s   [ 3 0 ]   D e n si t y   b a s e d   a n d   r e g r e ss i o n   m o d e l   D B S C A N ,   m u l t i s c a l e   g e o g r a p h i c a l l y   w e i g h t e d   r e g r e ss i o n   ( M G W R )   A k a i k e   i n f o r m a t i o n   c r i t e r i o n   ( A I C )   sp a t i a l   a g g l o mera t i o n   o f   t h e   c a t e r i n g   i n d u s t r y   sp a t i a l   r e l a t i o n s h i p   b e t w e e n   t h e   ser v i c e   i n d u st r y   a n d   r e si d e n t i a l   i s   e x p l o r e d   a n d   n o t   e x p l o r e d   o t h e r   i n d u s t r y .   [ 3 1 ]   H i e r a r c h i c a l   c l u st e r i n g   S e l f - o r g a n i z e d   ma p s   ( S O M )   A d j u st e d   r a n d o mi z e d   i n d e x   ( A R I ) ,   S i l h o u e t t e   s c o r e ,  C a l i n sk i – H a r a b a sz   sco r e   -   Th e   S O M   a r c h i t e c t u r e   r e q u i r e s  m o d i f i c a t i o n   f o r   d i f f e r e n t   d a t a s e t .   Ex p e r i m e n t s   c a r r i e d   o n   st a n d a r d   d a t a se t   f r o m  U C I   r e p o si t o r y .   [ 3 2 ]   S p a c e - t i me   sc a n   st a t i st i c s   K u l l d o r f f ’ s  sp a c e - t i m e   sca n   s t a t i st i c ,   d i s c r e t e   P o i ss o n   m o d e l   Lo g l i k e l i h o o d   r a t i o   ( LLR ) ,   R e l a t i v e   R i s k   ( R R ) ,   p < 0 . 0 5 ,   LLR =  8 8 6 , 0 9 7 . 7 ,   R R =   5 . 5 5 ,   P <   0 . 0 5   sp a t i o t e mp o r a l   c l u s t e r s   o f   ma l a r i a   i n c i d e n c e s   S t u d y   i s   c o n f i n e d   t o   a   s p e c i f i c   r e g i o n   d a t a s e t .   C a n n o t   d e t e c t   i r r e g u l a r   s h a p e   c l u st e r s   [ 3 3 ]   S p a t i o - t e m p o r a l   sca n   st a t i st i c s   d i s c r e t e   P o i s so n   mo d e l ,   w i n d o w   sca n   LLR ,   R R ,   M o n t e - C a r l o   st a t i st i c a l   si g n i f i c a n c e .   c l u st e r   o f   h u ma n   b r u c e l l o si s   S t u d y   i s   c o n f i n e d   t o   a   s p e c i f i c   r e g i o n   d a t a s e t .   C a n n o t   d e t e c t   i r r e g u l a r   s h a p e   c l u st e r s       3.   M E T H O D O L O G Y   T h is   s ec tio n   d is cu s s es   th e  p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   u s in g   h y b r id   g r id   an d   d en s ity - b ased   clu s ter in g   ap p r o ac h   o n   s p atio - tem p o r al  d ata  as  s h o wn   in   th e  Fig u r e  1 .   T h e  p r o p o s ed   m et h o d   is   im p lem en ted   u s in g   Py th o n   p r o g r a m m in g   in   C o lab   en v ir o n m en t w h ich   o f f er s   Go o g le  f r ee   clo u d   s p ac e  f o r   s to r ag e  o f   d ata  alo n g   with   C PU   p r o ce s s in g   ca p ab ilit y .   W e   h av e  em p lo y ed   th e  c o n ce p t  o f   g r id   s tr u ctu r e,   d e n s ity   o f   th e  g r id   ce lls   an d   n eig h b o r h o o d   o f   in s tan ce s ,   ce n tr o id s   an d   g r id s   to   f o r m   clu s ter s .   Fu r th er   u s e  d en s ity   attr ac tio n   r ate  o f   n eig h b o r in g   cl u s ter s   to   m er g e  th e  clu s ter s   an d   d er i v e  f in al  cl u s ter s .   T h e  d ataset  is   o b tain ed   f r o m   t h e  h ttp s ://s eismo . g o v . in   [ 3 4 ]   wh ich   is   th e  Go v er n m e n t  o f   I n d ia  p o r tal  f o r   Seis m ic  ev en ts   co n tain in g   ea r th q u ak e  s p atio tem p o r al  d at a  f o r   th e  I n d ian   s u b co n tin en t.  T h e  d ata  is   av ailab le  in   C SV f ile.   W ith   6 5 0 6   s am p les h av e  b ee n   em p lo y ed   i n   o u r   ex p er im en t   f r o m   th e   y ea r   Au g u s t 2 0 1 9   to   J an u ar y   2 0 2 4   as  m en tio n ed   i n   T ab le   2 .   T h e  attr ib u tes  o f   th e   d ataset  ar e  s p atial  lo n g itu d e,   latitu d e,   ti m estam p ,   an d   d e p th   o f   th e  ev en t a lo n g   with   co m m en ts .   T ab le  3 ,   s h o ws th e  ty p es  o f   ea r th q u ak e  s ev er ity   lev els b ased   o n   m ag n itu d e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   14 ,   No . 1 ,  Feb r u ar y   2 0 2 5 :   3 9 7 - 407   400   an d   d ep t h .   W e  im p o r ted   th e  ea r th q u ak e   ca talo g u e  a n d   d elete d   th e  co m m e n ts   d escr ib in g   th e   tex tu al  lo ca tio n   o f   th e  ea r th q u a k e.   T ab le  4 ,   d es cr ib es  th e  p ar am eter s   o f   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   with   its   in itializatio n .   T h e  v is u alis atio n   o f   d if f e r en t le v el s   o f   ea r th q u ak es r ec o r d ed   a r e   s h o wn   in   Fig u r es  2 ( a)   an d   2 ( b ) .           Fig u r e   1 .   T h e  p r o p o s ed   s p atio - tem p o r al  clu s ter in g   f r am ew o r k       T ab le  2 .   Sp atio - tem p o r al  d ataset  an d   in s tan ce s   D a t a s e t   To t a l   i n st a n c e s   I n d i a n   E a r t h q u a k e   C a t a l o g u e   A u g u st   2 0 1 9   t o   Ja n u a r y   2 0 2 4   6 5 0 6       T ab le  3.   Descr ip tiv e  s tatis tics   o f   ea r th q u ak e  d ataset   A t t r i b u t e   M i n   M a x   M e a n   M e d i a n   M a g n i t u d e   1 . 2   7   4 . 4   3 . 9   D e p t h   0 . 8   4 7 1   48   10       T ab le  4 .   Par am eter s   o f   th e  alg o r ith m   with   in itializatio n   P a r a me t e r   D e scri p t i o n   I n i t i a l i z a t i o n a n d   r a n g e   λ   To t a l   e q u a l l y   sp a c e d   c e l l s     1 0 , 2 0     M i n i m u m   p r o b a b l e   c e n t r o i d s   i n   a   g r i d   c e l l   2   r   I n c r e men t   r a t e   1   t o   λ   mi n D e ns i t y   M i n i m u m   d e n s i t y   o f   a   c l u s t e r   10   mi n TH   M i n i m u m   T h r e sh o l d   0 . 1           ( a)   ( b )     Fig u r es  2 .   Su m m ar y   o f   d if f e r e n t  w. r . t c o u n t o f   ea r th q u ak e  d a taset  b ased   o n   ( a)   m ag n itu d e  a n d     ( b )   d e p th   lev els       Sp atio tem p o r al   d ata  is   a  s eq u e n ce   o f   d ata  p o in ts   in   i n cr ea s in g   o r d e r   o f   tim e  an d   is   ex p r ess ed   as   ( 1 ) .      = { 1 , 2 , … . . , }   ( 1 )     wh er e  ST  is   a   co llectio n   o f   s p atio - tem p o r al   ev en ts   d ataset  an d   ‘ n ’   is   th e  to tal   n u m b er   o f   s p atio tem p o r al   ev en ts   p r esen t  in   th e  d ataset .   st i -   r ep r esen ts   th e  i th   d atap o in t  th at  r ec o r d s   th e  lo n g itu d e,   latitu d e  as  lo ca tio n   co o r d in ates  alo n g   with   o cc u r r e n ce   tim e  o f   th e  ev en t.   Gr id :   G   is   a  m u ltid im en s io n al  lo g ical  g r id   t h at  g e o g r ap h ically   a n d   tem p o r ally   d iv id es  th e   s p atio tem p o r al  s p ac e .   T h e   d iv is io n   is   b ased   o n   th e   lo n g itu d e ,   latitu d e,   an d   tim e.   In   ad d itio n ,   t h e  d ataset  also   r ec o r d s   n o n - s p atial  in f o r m atio n   r elate d   to   e v en ts .   Dis tan ce   Me asu r e :  T h is   m ea s u r e  d escr ib es  t h e  clo s en ess   o f   two   d ata   p o in ts   b ased   o n   th e ir   s p atial - tem p o r al  d is tan ce   an d   s im ilar ity ,   p r o d u cin g   lo wer   v al u es  f o r   lo w  s im ilar ity   an d   h ig h er   v alu es  f o r   h ig h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell   I SS N: 2252 - 8 9 3 8       Dyn a mic  s p a tio - temp o r a l p a tter n   d is co ve r y:   a   n o ve l  g r id   a n d   d en s ity - b a s ed   …  ( S w a ti Mesh r a m )   401   s im ilar ity .   As  a  s p atio - tem p o r al  d is tan ce   m ea s u r e,   we  ad o p t  th e  Hav er s in e  d is tan ce   f o r m u l a  f o r   s p atial  d is tan ce   alo n g   with   th e  tem p o r al  d is tan ce   m ea s u r ed   in   d a y s .   W e  ass u m e  th at  th e  tim e  ad v an ce m e n t  b etwe en   an y   two   ev en ts   was a t le ast 1 .   T h e  Hav er s in e  d is t an ce   f o r m u la  f o r   two   s p atial  in s tan ce s   is   ex p r ess e d   as  ( 2 ) :      ( , ) = 2 .  √  2 ( − ) +  ( ) .  ( ) +  2 ( − )   ( 2 )       wh er e  R   is   r ad iu s   o f   th e  E a r th   with   v alu e  as 6 3 7 1   k m s .   A,   B ,   C ,   D  r ep r esen ts :     = .  , = .  , = .  , = .    ( 3 )      ( , ) = {  _  ( .  − .  ) ,  ( .  ≠ .  ) 1 ,                                                                                                            ( .  = .  )   (4 )     Step   1 : D eter m in e   m in im u m   a n d   m ax im u m   lo n g itu d e  a n d   lat itu d e  co o r d in ates  of   th e   d ataset .     ( min  , min  ) = ∀ min (  .    ,  .    )   ( ma x  , ma x  ) = ∀    (    .    ,  .      ( 5 )     = ∀ min (  .  )    = ∀ ma x (  .  )   ( 6 )     Step   2 :  C alcu late  th e  s tep   s ize .       l a t = ( m a x lat - m i n lat )                                       L on = ( m a x lo n - m i n lo n )   ∆ = (  − ) |  |   ( 7 )     wh er e  λ   is   in itialis ed   to   2 0 .   Step   3 : Fo r m   s p atio - tem p o r al  g r id   with   g r i d   ce lls .        1 = m in l a t + ×  , ≤    2 =  1 +  ,  2 ≤      1 =    + ×  , ≤    2 =  1 +  ,  2 ≤      (8 )       (  1 ,  2 ,  1 ,  2 ) ;   ( , +  )   (9 )     Step   4 :   Allo ca te  th e  d ata - p o in t s   to   th e  g r id   ce lls .      = { | (  . m in l a t ≤ .  ≤  . m a x l a t ) ∧ ( _  .   . ≤ _ .  ≤ _  .    )   ∧ .  ∈ [ − 1 , ] }     (1 0 )     wh er e  O m  r ep r esen ts   th e  s p atio - tem p o r al  in s tan ce s ,   with   its   ev en t tim e  b elo n g in g   to   th e  in te r v al  k - 1   to   k .   Step   5 : Co m p u te  th e  d en s ity   o f   ea ch   g r id   ce ll a s      (  ) = | | , ∀ ∈  ∧ .  ∈ [ − 1 , ]   (1 1 )     wh er e  G ijk   r ep r esen ts   th e  g r id   ce ll in d ex   n u m b er .   Step   6 : D eter m in e  ‘ p ’ ,   th e  m a x im u m   n u m b er   o f   p r o b ab le  ce n tr o id s .     = |  2 (  (  ) ) + |   (1 2 )     wh er e  γ   tak es v alu e   as 2 .   Step   7 : D is tr ib u tio n   o f   p r o b ab l e  ce n tr o id s   ( PC en tr e) .     If     (  ) >        /*   Select  p r o b ab le  ce n tr o i d s   P * /    (  ) = {    ( ) | ∈  }   (1 3 )     |  (  ) | ≤   (1 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   14 ,   No . 1 ,  Feb r u ar y   2 0 2 5 :   3 9 7 - 407   402   wh er e  p   is   th e  m a x im u m   n u m b er   o f   p r o b ab le  ce n t r o id s .     Step   8 : A s s ig n   ea ch   g r id   ce ll  d ata  in s tan ce s   to   th e  clo s est p r o b ab le  ce n tr o i d s   with   m in im u m   d is tan ce   to   f o r m   p r o b a b le  clu s ter s .      ( ) =   = 1 . . {  ( ,  ) }   ( 1 5 )     wh er e  d is t is th e  s p atio - tem p o r al  d is tan ce   g iv en   as      ( ,  ) =  ( ,  ) ∗  ( ,  )   ( 1 6 )     Hd is t is th e  Hav er s in e  s p atial  d is tan ce   b etwe en   two   lo ca tio n s .   T d is t is th e  tem p o r al  d is tan c e  b etwe en   th e  two   ev en ts   co n v e r ted   in to   d ay s .   Step   9 : Co m p u te   th e  a v er ag e  r ad iu s   o f   th e  p r o b ab le  clu s ter s .       (  ) = ∑  ( ,   ) ∈  |   |   ( 1 7 )     Step   1 0 : Calcu late  th e  d en s ity   attr ac tio n   r ate  o f   p r o b ab le  ce n t r o id s .        (  ) = |   | | |   ( 1 8 )     Step   1 1 : So r t th e  d en s ity   attr a ctio n   r ate  o f   ea ch   g r id   ce ll.   T h e  d en s ity   attr ac tio n   r ate  is   u s ed   to   m er g e  t h e  clu s ter s   with   m in im u m   p o in ts   jo in s   to   s tr o n g   clu s ter s   in   th e  n eig h b o u r h o o d .     Step   1 2 :   ℎ     ∈                                                                            ℎ  ∈                                                                                          (     (  ) ≤   ) ℎ     ←  −    ( 1 9 )          (     (  ) ≥ 0 . 3 )   ℎ        /*   I n clu d e  th e   clu s ter   in   f in al  li s t o f   clu s ter s   */     ←    ( 2 0 )        (     (  ) < 0 . 3 )   ℎ          Go   to   s tep   1 3     Step   1 3 : Co n s tr u ct   ce n tr o id   to   ce n tr o id   d is tan ce   m at r ix ,   p   x   p   f o r   p   ce n tr o i d   co n f ig u r atio n .        (  ,  ) =  (  ,  ) −  (  ) −  (  )   ( 2 1 )     Step   1 4 :   Fin d   th e  n eig h b o u r   clu s ter s   u s in g   ex ter io r   d is tan ce .      ℎ  (  ) =      (  −  )   ( 2 2 )     Step   1 5 :  Fin d   th e  n eig h b o u r   clu s ter   d en s ity   attr ac tio n   r ate   t o   m er g e  th e  clu s ter .      (        (   ) ≤        (   ) ) ℎ      ←   ∪           ←   −       ←   −     ( 2 3 )     C o n tin u e  s tep   1 2    (        (   ) >       (   ) ) ℎ      ←   ∪       ←   −       ←   −     ( 2 4 )            C o n tin u e  s tep   1 2     Step   1 5 :   Fin d   o u tlier   r atio .      _  = | ∪ ∀  | |  |   ( 2 5 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell   I SS N: 2252 - 8 9 3 8       Dyn a mic  s p a tio - temp o r a l p a tter n   d is co ve r y:   a   n o ve l  g r id   a n d   d en s ity - b a s ed   …  ( S w a ti Mesh r a m )   403   Step   1 6 :   C alcu late  s ilh o u ette  in d ex   f o r   q u ality .      ℎ  _   = − ( , )   ( 2 6 )     wh er e  is   th e  m ea n   d is tan ce   f r o m   th e  ce n tr o id   to   all  o th er   d ata  in s tan ce s   with in   th e  clu s ter .   M  is   th e  m ea n   d is tan ce   to   all  o th er   clu s ter s   d ata  in s tan ce s .   Step   1 7 :   Sto p .       4.   RE SU L T S   AND  D I SCU SS I O N   Fig u r es  3   an d   4   p r esen t  th e  e x p er im en tal  r esu lt  o f   p r o p o s ed   h y b r id   clu s ter in g   alg o r ith m .   T h e  r esu lts   d is p lay   th e  m a g n itu d e   an d   d ep th   o f   e v er y   clu s ter   with   r esp ec t  to   tim e  in   th e  I n d ian   s u b c o n t in en t.  T h is   r ef lects   th e  d en s ity   o f   t h e  f o r m ed   clu s ter s   in   s p ac e  a n d   tim e   d im en s i o n s .   Den s ely   p o p u lated   clu s te r   2 5   is   in   Fay za b ad ,   Af g h an is tan ,   Pak is tan ,   an d   J a m m u   Kash m ir   r eg io n s   o f   I n d ia  with   1 2 1 9   ev e n ts   an d   a  m ea n   m ag n itu d e  o f     4 . 1 5   r ic h ter   s ca le.   T h e  s ize  o f   clu s ter   2 5   h as  b ee n   th e  h ig h e s t  as  r ef lecte d   in   Fig u r e   4 .   I t  is   o b s er v ed   th at  th e   r ec u r r en ce   d u r atio n   g iv en   b y   th e  m ea n   tim e  b etwe en   th e  ev e n ts   is   9 9   h o u r s .   T h e  n ex t h ig h ly   p o p u late d   clu s ter   7 ,   is   in   th e  ea s ter n   I n d ia  r eg io n   th at  in clu d e  Miz o r am ,   Ar u n ac h al  Pra d esh ,   an d   Ma n ip u r .   T h e  m ea n   m ag n itu d e  is   3 . 4 8   r ich ter   s ca le.   T h en   th e   n ex t  h ig h est  b ei n g   t h e  Him a ch al  Pra d esh ,   Uttar a k h an d ,   an d   ce r tain   r eg io n   o f   J am m u   Kash m ir   as  clu s ter   1 9   with   m ea n   m ag n itu d e  o f   3 . 0 8   r ich ter   s ca le.   Nex t  i s   th e  An d am an   Nico b ar   I s lan d s   clu s ter   1   wit h   a  m ea n   m ag n itu d e  o f   4 . 4 5   r ich ter   s ca le.   T h e  d ata  an aly s i s   also   r ef lects   t h at  th er e  ar e  f ewe r   ea r th q u ak es  with   h ig h e r   m a g n itu d es  an d   m a n y   n u m b er   o f   it with   m o d er ate   m ag n itu d es  i.e .   m ajo r ly   t h e  ev e n ts   f all  in   th e  r an g e  f r o m   3 . 5   to   5 .   I t  is   o b s er v ed   th at  th e  s tr o n g er   ea r th q u a k es  ar e  f o llo wed   b y   less er   m ag n itu d e  ea r th q u ak e   in   th e  n ea r   s u r r o u n d in g   r eg io n s .   T h e   af ter s h o c k s   ar e  ev en   f elt  a f ter   s ev er al   d ay s   f r o m   th e  s tr o n g er   ea r th q u ak es.   T h e  o u tlier   r atio   was  0 . 0 0 5 %  to wa r d s   th e  3 8   ev en ts   n o t  clo s er   t o   an y   o f   th e   cl u s ter s   in   s p ac e - tim e  d im en s io n   wh ich   is   co n s tr ain ed   b y   t h e  d is tan ce   th r esh o ld .   Ou tlier s   ar e  ev en ts   th at  b elo n g   to   r eg io n s   s u ch   as   Om an   an d   Ma ld iv es,  th at  h av e  n o t  b ee n   in   th e  r a n g e  o f   s p atio - tem p o r al  g r id   an d   c o u ld   n o t   b e  ass ig n ed   to   an y   clu s ter s ,   d u e  to   th e  s p atial  d is tan ce   b ein g   g r ea ter   t h an   th e  d is tan ce   th r e s h o ld   v alu e.   T h e  an aly s is   h as  s h o wn   s p ati al  an d   tem p o r al  in ter ac tio n s ,   an d   c h an g in g   th e   r eso lu tio n ,   p r o v id es   an   ef f ec tiv e  alg o r ith m   f o r   ea r th q u ak e  m o d elin g .   I f   th e   d is tan ce   an d   tim e  th r esh o ld s   ar e   m a x im u m ,   will  r esu lt  in   m er g in g   m an y   cl u s ter s   in   o n e   o r   co u ld   r esu lt  in   o v er lap   o f   clu s ter s .   T h e  s tu d y   co n f ir m s   t h at  m ag n itu d e  an d   f r eq u e n cy   ar e   co r r elate d   in   s p atio tem p o r al  d i m en s io n   a n d   t en d s   to   g e n er ate  clu s ter s .   Acr o s s   an d   with in   th e   clu s ter   d is tan ce   an d   v ar iatio n   d if f er en tiate  r eg io n s   with   h ig h - r is k   ea r th q u ak e  z o n es.  L o w - r is k   clu s ter s   ap p ea r   in   th e  r eg io n .   T h e  An d a m an ,   Nico b ar ,   J am m u   an d   Kash m ir   r eg io n s   co m p r is e  h ig h - r is k   clu s ter s .   Hig h - r is k   ev en ts   with   m ag n itu d es  ab o v e  s ix   r ich ter   s ca les  wer e  o b s er v e d   in   cl u s ter   2 4 .   Gr ea ter   d ep th   e v en ts   ar e  id e n tifie d   in   clu s ter   2 5   th at   m ak e   it  h i g h - r is k   cl u s ter s .   T h ese  ar e   h ig h ly   c o m p lex   r eg i o n s   d u e  t o   m an y   f a u lt  lin es   p er io d ically   r elea s in g   th e  tect o n ic  s tr ess es in   th e  f o r m   o f   ea r th q u ak es.   T h e   m o d e l   p r o d u c e s   b e t t e r   r esu l t   f o r   e a r t h q u a k e   c l ass i f i c at i o n   m o d e l .   T h e   r es u lt s   o f   t h e  h y b r i d   s p a ti o - t e m p o r a l   c l u s t e r i n g   a r e   b e s t   d u e   t o   t h e   a c c u r a c y   o f   t h e   r e s u lt s   is   h i g h e r .   T h e   a d v a n t a g e   t h a t   i s   o b s e r v e d   i s   t h e  a l l o c a ti o n   o f   d a t a   i n s t a n c e s   to   g r i d s   r e d u c e s   t h e   b u r d e n   o f   c o m p a r i s o n   t o   f a r t h e s t   c en t r o i d s   n o t   i n   t h e i r   n e i g h b o r h o o d .   E l i m i n a t i n g   t h e   u n n e c e s s a r y   c o m p u t a t i o n s .   Gi v e n   t h a t  c e n t r o i d   s el e c t i o n   is   a  r an d o m   p r o c e s s ,   m a y   r e s u l t   i n t o   i n c r e as e   i n   t h e   m e a n   i n t r a c l u s t e r   d is t a n c e .   F o r   e v e n   d i s t r i b u ti o n   o f   c e n t r o i d s   t o   f o r m   c l u s t e r s   wi t h   s t r o n g   c o n n e c t i v i t y ,   t h e   d is t r i b u t i o n   o f   p r o b a b l e   c e n t r o i d s ,   c o m p u t a ti o n   o f   d e n s i t y   a t t r a c ti o n   a n d   m e r g i n g   o f   c l u s t e r s   l o c a l l y   a n d   g l o b a l l y   h a v e   l e d   t o   b e t t e r   c l u s t e r i n g   q u a l i t y .   W e   u s e d   t h e   d i s c a r d   p o l i c y   t o   e l i m i n a t e   t h e   c l u s t e r s   a n d   m e r g e   t o   t h o s e   n e i g h b o r   c l u s t er s   w it h   h i g h e r   d e n s i t y   at t r a c ti o n   r a t e   h a s   s h o w n   t h e   p r o p o s e d   m e t h o d   i s   a d a p ti v e .   T h e  p r o p o s ed   m et h o d   i n   th is   s tu d y   ten d ed   to   h av e  an   in o r d i n ately   h ig h e r   p r o p o r tio n   o f   d a ta  clu s ter s   b ased   s p atial  an d   tem p o r al   d en s ity ,   wh ich   is   in   co n tr ast  to   th e   r esu lt  as  s h o wn   in   STK - m ea n s   m eth o d s   as  s h o wn   in   th e  Fig u r es  5   a n d   6.   STK - m ea n s   clu s ter s   ar e  tim e  s lice  o f   d ata  in s tan ce s   ir r esp ec tiv e  to   s p atial  d is tan ce   wh er ea s   Fig u r e  6   s h o ws  n o n   o v er lap p i n g   d is tin ct  clu s ter s . Ou r   s tu d y   s u g g ests   th at  h ig h er   n u m b er   o f   clu s ter s   f o r m ed   d u e  to   th e  s p atial  d im en s io n s   o f   th e  d ataset  an d   d en s it y   attr ac tio n   r atio ,   r esu lts   in to   r ed u cin g   th e  o u tlier s   an d   in c r ea s e  in   th e  cl u s ter in g   q u ality .   W h ich   is   ev id e n t f r o m   th e  r esu lt o f   ST_ DB SC AN  an d   p r o p o s ed   m eth o d   s h o wn   in   th e  Fig u r es  7   an d   8 .   T h e  p r o p o s ed   m eth o d s   b en ef it s   f r o m   f o r m in g   clu s ter s   b ased   o n   ce n tr o id   s elec tio n   f o r   th e  g r id   ce ll  d ep en d in g   o n   its   d en s ity .   T h e  r esu lts   al s o   d em o n s tr ates  th at  th e  m in th r esh o ld   p ar am eter   m in T H   is   cr u cial  in   d eter m i n in g   th e   o u tlier   th r esh o l d .   I f   t h e  m i n th r e s h o ld   is   clo s e  t o   ze r o ,   will  r esu lt  in   ass ig n m e n t  o f   ev er y   d ata  i n s tan ce   to   s o m e  c lu s ter .   B u t  ev e n   a   s lig h t  in c r e ase  in   m in t h r esh o ld ,   s tar t  to   i n cr ea s e  th e   o u tlier   p r o p o r tio n .   Fu r th er   th e   o th er   p ar am eter   th at  also   is   o f   im p o r t an ce   is   th e  co n n ec tiv ity   lin k ag e  d is tan ce   b etwe en   clu s ter s .   As  th is   d is tan ce   b et wee n   clu s ter s   in cr ea s es,  it   r esu lts   in to   m o r e   tig h tly   co u p led   clu s ter s   with   h ig h e r   d en s ity   to war d s   th e  co r e .   On   t h e  co n tr ar y   wh en   t h e  co n n ec tiv ity   lin k ag e  b etwe en   th e  clu s ter s   is   m ad e  s m all,   th e  clu s ter s   ar e  m o r e  a r b itra r y   in   s h ap e,   an d   ar e   lo o s ely   c o u p led   to   th e  c o r e  ce n tr o id s   as  t h e  d is tan ce   b etwe e n   ce n tr o id   an d   th e   d ata  i n s tan ce s   o n   t h e  b o r d er ’ s   in c r ea s es.  T h e  s ilh o u ette   in d ex   is   ab o u t   0 . 9 3   r ef lectin g   g o o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   14 ,   No . 1 ,  Feb r u ar y   2 0 2 5 :   3 9 7 - 407   404   clu s ter in g   r esu lt.  I t   is   o b s er v e d   th at  o n   th is   d ataset  th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   h as sh o wn   b ette r   clu s ter in g   q u ality .   W ith   Dav is   B o u ld in   DB   in d e x   2 . 3 3 7   as  s h o wn   in   th e  T ab l e  5 .   T h e   n u m b er   o f   clu s ter s   a s   ar e  in cr ea s ed ,   th e   s p atio - tem p o r al  d is tan ce s   b et wee n   th e  clu s ter s   ar e  r ed u ce d ,   f o r m in g   s tr o n g   cl u s ter s .                             Fig u r e   3 .   R esu lt o f   p r o p o s ed   c lu s ter in g   alg o r ith m   o n   t h e  e ar t h q u ak e   d ataset  s h o win g   d is tin ct  d en s ity   o f   th e   clu s ter s   with   m ag n itu d e  an d   d ep th   with   r esp ec t to   tim e  p lo t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell   I SS N: 2252 - 8 9 3 8       Dyn a mic  s p a tio - temp o r a l p a tter n   d is co ve r y:   a   n o ve l  g r id   a n d   d en s ity - b a s ed   …  ( S w a ti Mesh r a m )   405             Fig u r e   4 .   R esu lt o f   p r o p o s ed   c lu s ter in g   alg o r ith m   o n   t h e  ea r t h q u ak e   d ataset  s h o win g   tr en d   o f   ev en ts   with   clu s ter in g   s ize             Fig u r e  5.   R esu lt o f   STK - m ea n s   o n   I n d ia n   s u b co n tin e nt e ar th q u a k e  d ataset  p r o d u cin g   s ev en   clu s ter s     F i g u r e   6.   R e s u l t   o f   p r o p o s e d   c l u s t e r i n g   a l g o r i t h m   o n   I n d i a n   e a r t h q u a k e   d a t a s e t   p r o d u c i n g   s e v e n   c l u s t e r s               Fig u r e  7 .   R esu lt o f   STDBS C A N  o n   I n d ian   ea r th q u ak e   d ataset  with   o u tlie r s   s h o wn   in   b lack   co lo r .   E p s ilo n 1 =1 . 1 5 ,   E p s ilo n 2 =5 0 0   k m ,   m in _ s am p les=1 0 ,   f o r m in g   1 9   clu s ter s   Fig u r e  8 .   Pro p o s ed   alg o r ith m   o n   I n d ian   ea r t h q u a k e  d ataset,   m in _ d is tan ce _ th r esh o ld =5 0 0   k m ,   m in _ d en s ity =1 0 ,   f o r m in g   2 4   c lu s ter s   an d   o u tlier s   s h o wn   in   v io let  c o lo r     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   14 ,   No . 1 ,  Feb r u ar y   2 0 2 5 :   3 9 7 - 407   406   T ab le  5.   C lu s ter in g   q u ality   in d ex   o f   p r o p o s ed   m eth o d   Ev a l u a t i o n   P a r a m e t e r   R e s u l t   S i l h o u t t e   I n d e x   0 . 9 3   D a v i s   B o u l d i n   I n d e x   2 . 3 3 7       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r o p o s es a   n o v el  a n d   ad a p tiv e  m eth o d   o f   clu s ter i n g .   T h e   m eth o d   h as b ee n   ex p e r im en tally   ev alu ated   o n   r ea l  a n d   s tan d a r d   ea r th q u ak e  d ataset  o f   I n d ian   s u b co n tin e n t.  T h e   clu s ter in g   tech n iq u e  u s es  g r id   an d   d e n s ity - b ased   p ar titi o n in g   o f   d ata  in s tan ce s .   R estricti n g   th e  a n aly s is   to   th e  ef f ec ts   o f   s p ac e  a n d   tim e,   p r o v id es  u s   with   th e  in f o r m ati o n   th at  e v en ts   th at  ar e   h ig h   in t en s ity   ev en ts   ar e  f o llo wed   b y   wea k   ev en ts   in   t h e   s am e  clu s ter in g   r eg io n   r ea s o n in g   to   af ter s h o ck s .   Ou r   p r o p o s ed   m eth o d   h as  f o u n d   d is tin c t,  n o n - o v er lap p in g   ar b itra r y   s h ap e d   clu s ter s   o n   s p atial  an d   tem p o r al  d ata  with   r ed u cin g   o u tlier   r atio   a n d   d is tan ce   m etr ic  co m p u tatio n   b y   ta k in g   ad v a n tag e  o f   g r id   s tr u ctu r e.   T h e  s ilh o u ette  in d ex   is   ab o u t   0 . 9 3   s h o ws  g o o d   clu s ter in g   r esu lt.  T h e  p r o p o s ed   m eth o d   f o r   Sp atio - tem p o r al  clu s ter in g   is   ex p er im en ted   o n   ea r th q u ak e  d ataset  b u t  it  ca n   b e  ap p lied   o n   o th er   Sp atio - tem p o r al  d ataset  to   s tu d y   th e   d y n a m ics  o f   d ata.   Fu r t h er   r esear ch   d ir ec tio n   we   wo u ld   tak e  u p   is   to   m in im ize   th e  p ar am eter   r eq u ir e d   f o r   th e  m eth o d .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   M e s h r a m  a n d   K .   P .   W a g h ,   “ M i n i n g   i n t e l l i g e n t   s p a t i a l   c l u s t e r i n g   p a t t e r n s:   A   c o m p a r a t i v e   a n a l y si s   o f   d i f f e r e n t   a p p r o a c h e s, ”   i n   Pro c e e d i n g s  o f   t h e   2 0 2 1   8 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t i n g   f o r  S u st a i n a b l e   G l o b a l   D e v e l o p m e n t ,   I N D I A C o m   2 0 2 1 ,   2 0 2 1 ,   p p .   3 2 5 – 330 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N D I A C o m5 1 3 4 8 . 2 0 2 1 . 0 0 0 5 6 .   [ 2 ]   Y .   Zh e n g ,   L.   C a p r a ,   O .   W o l f so n ,   a n d   H .   Y a n g ,   “ U r b a n   C o mp u t i n g , ”   A C M   T ra n s a c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   S y st e m s  a n d   T e c h n o l o g y ,  v o l .   5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 – 5 5 ,   O c t .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 2 6 2 9 5 9 2 .   [ 3 ]   F .   H u   e t   a l . ,   “ C l i ma t e S p a r k :   A n   i n - memo r y   d i s t r i b u t e d   c o m p u t i n g   f r a m e w o r k   f o r   b i g   c l i m a t e   d a t a   a n a l y t i c s, ”   C o m p u t e rs  a n d   G e o sc i e n c e s ,   v o l .   1 1 5 ,   p p .   1 5 4 – 1 6 6 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c a g e o . 2 0 1 8 . 0 3 . 0 1 1 .   [ 4 ]   D .   B e r n d t   a n d   J.   C l i f f o r d ,   “ U si n g   d y n a m i c   t i me   w a r p i n g   t o   f i n d   p a t t e r n s   i n   t i m e   s e r i e s , ”   i n   Pr o c e e d i n g s  o f   t h e   3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   K n o w l e d g e   D i s c o v e r y   a n d   D a t a   Mi n i n g ,   1 9 9 4 ,   v o l .   3 9 8 ,   p p .   3 5 9 – 3 7 0 .   [ 5 ]   M .   V l a c h o s,  G .   K o l l i o s,  a n d   D .   G u n o p u l o s,  “ D i sc o v e r i n g   s i mi l a r   m u l t i d i me n si o n a l   t r a j e c t o r i e s,”   i n   Pr o c e e d i n g s  1 8 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D a t a   E n g i n e e r i n g ,   p p .   6 7 3 – 684 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C D E. 2 0 0 2 . 9 9 4 7 8 4 .   [ 6 ]   L.   C h e n ,   M .   T.   Ö z s u ,   a n d   V .   O r i a ,   “ R o b u st   a n d   f a st   si m i l a r i t y   se a r c h   f o r   mo v i n g   o b j e c t   t r a j e c t o r i e s, ”   i n   Pr o c e e d i n g s  o f   t h e   2 0 0 5   AC M   S I G MOD   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   M a n a g e m e n t   o f   D a t a ,   Ju n .   2 0 0 5 ,   p p .   4 9 1 – 5 0 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 1 0 6 6 1 5 7 . 1 0 6 6 2 1 3 .   [ 7 ]   B .   G u a n ,   L .   Li u ,   a n d   J.   C h e n ,   “ U si n g   r e l a t i v e   d i st a n c e   a n d   h a u s d o r f f   d i st a n c e   t o   m i n e   t r a j e c t o r y   c l u s t e r s, ”   T ELKO MN I K A   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / t e l k o mn i k a . v 1 1 i 1 . 1 8 7 7 .   [ 8 ]   M .   M .   F r é c h e t ,   “ S u r   q u e l q u e s  p o i n t s d u   c a l c u l   f o n c t i o n n e l , ”   Re n d i c o n t i   d e l   C i r c o l o   M a t e m a t i c o   d i   P a l e rm o ,   v o l .   2 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 7 2 ,   1 9 0 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / B F 0 3 0 1 8 6 0 3 .   [ 9 ]   Z.   C h e n g ,   L.   Ji a n g ,   D .   Li u ,   a n d   Z .   Z h e n g ,   “ D e n si t y   b a se d   s p a t i o - t e mp o r a l   t r a j e c t o r y   c l u st e r i n g   a l g o r i t h m,”   I n t e r n a t i o n a l   G e o s c i e n c e   a n d   Re m o t e   S e n si n g   S y m p o si u m   ( I G A RS S ) ,   v o l .   2 0 1 8 ,   p p .   3 3 5 8 – 3 3 6 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I G A R S S . 2 0 1 8 . 8 5 1 7 4 3 4 .   [ 1 0 ]   J.  D u   a n d   L .   A u l t ma n - H a l l ,   “ I n c r e a si n g   t h e   a c c u r a c y   o f   t r i p   r a t e   i n f o r ma t i o n   f r o m  p a ss i v e   m u l t i - d a y   G P S   t r a v e l   d a t a set s :   A u t o m a t i c   t r i p   e n d   i d e n t i f i c a t i o n   i ssu e s, ”   T ra n s p o r t a t i o n   R e se a rc h   P a r t   A:   P o l i c y   a n d   Pra c t i c e ,   v o l .   4 1 ,   n o .   3 ,   p p .   2 2 0 – 2 3 2 ,   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r a . 2 0 0 6 . 0 5 . 0 0 1 .   [ 1 1 ]   N .   P e l e k i s,  I .   K o p a n a k i s,  I .   N t o u t si ,   G .   M a r k e t o s ,   a n d   Y .   T h e o d o r i d i s,   “ M i n i n g   t r a j e c t o r y   d a t a b a ses  v i a   a   s u i t e   o f   d i s t a n c e   o p e r a t o r s ,”  i n   2 0 0 7   I EE E  2 3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D a t a   E n g i n e e ri n g   W o rks h o p ,   A p r .   2 0 0 7 ,   p p .   5 7 5 – 5 8 4 ,   d o i :  1 0 . 1 1 0 9 / I C D EW.2 0 0 7 . 4 4 0 1 0 4 3 .   [ 1 2 ]   D .   B i r a n t   a n d   A .   K u t ,   “ S T - D B S C A N :   A n   a l g o r i t h m  f o r   c l u s t e r i n g   s p a t i a l - t e mp o r a l   d a t a , ”   D a t a   a n d   K n o w l e d g e   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   6 0 ,   n o .   1 ,   p p .   2 0 8 – 2 2 1 ,   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . d a t a k . 2 0 0 6 . 0 1 . 0 1 3 .   [ 1 3 ]   M .   G .   D o b o r j e h   a n d   N .   K a sa b o v ,   “ D y n a mi c   3 D   c l u s t e r i n g   o f   sp a t i o - t e m p o r a l   b r a i n   d a t a   i n   t h e   N e u C u b e   sp i k i n g   n e u r a l   n e t w o r k   a r c h i t e c t u r e   o n   a   c a se  s t u d y   o f   f M R I   d a t a , ”   i n   N e u ra l   I n f o rm a t i o n   Pr o c e ss i n g ,   v o l .   9 4 9 2 ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 9 1 – 198 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 3 1 9 - 2 6 5 6 1 - 2 _ 2 3 .   [ 1 4 ]   J. - X .   G u o ,   T .   L i u ,   X . - J.  Q i ,   J .   C h e n ,   a n d   S . - Y .   A i ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   s p a t i o - t e mp o r a l   s c a n n i n g   i n   t h e   a n a l y s i s  o f   sp a t i o - t e m p o r a l   c l u st e r s  o f   f o o d b o r n e   d i se a ses  i n   Z h e j i a n g   P r o v i n c e , ”   C h i n e s e   Pre v e n t i v e   Me d i c i n e ,   v o l .   2 1 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 1 7 1 – 1 1 7 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 6 5 0 6 / j . 1 0 0 9 - 6 6 3 9 . 2 0 2 0 . 1 1 . 0 0 3 .   [ 1 5 ]   J.  L .  - Lo i o l a ,   G .   O t ó n ,   R .   R a mo ,   a n d   E.   C h u v i e c o ,   “ A   sp a t i o - t e m p o r a l   a c t i v e - f i r e   c l u st e r i n g   a p p r o a c h   f o r   g l o b a l   b u r n e d   a r e a   ma p p i n g   a t   2 5 0   m fr o m   M O D I S   d a t a , ”   Re m o t e   S e n si n g   o f   En v i r o n m e n t ,   v o l .   2 3 6 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r se . 2 0 1 9 . 1 1 1 4 9 3 .   [ 1 6 ]   S .   G o n g ,   J .   C a r t l i d g e ,   R .   B a i ,   Y .   Y u e ,   Q .   Li ,   a n d   G .   Q i u ,   “ E x t r a c t i n g   a c t i v i t y   p a t t e r n s  f r o m  t a x i   t r a j e c t o r y   d a t a :   a   t w o - l a y e r   f r a mew o r k   u s i n g   s p a t i o - t e mp o r a l   c l u st e r i n g ,   B a y e si a n   p r o b a b i l i t y   a n d   M o n t e   C a r l o   si mu l a t i o n , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   G e o g ra p h i c a l   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e ,   v o l .   3 4 ,   n o .   6 ,   p p .   1 2 1 0 – 1 2 3 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 3 6 5 8 8 1 6 . 2 0 1 9 . 1 6 4 1 7 1 5 .   [ 1 7 ]   Y .   Y a n g ,   J .   C a i ,   H .   Y a n g ,   J .   Zh a n g ,   a n d   X .   Z h a o ,   “ TA D :   A   t r a j e c t o r y   c l u s t e r i n g   a l g o r i t h m   b a se d   o n   sp a t i a l - t e m p o r a l   d e n s i t y   a n a l y si s , ”   Ex p e r t   S y st e m s  w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 9 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 1 9 . 1 1 2 8 4 6 .   [ 1 8 ]   A .   I .   J.  To st e s ,   F .   D.   L .   P .   D u a r t e - F i g u e i r e d o ,   R .   A ss u n ç ã o ,   J .   S a l l e s ,   a n d   A .   A .   F .   L o u r e i r o ,   “ F r o m  d a t a   t o   k n o w l e d g e , ”   i n   Pro c e e d i n g s  o f   t h e   2 n d   A C M   S I G K D D   I n t e r n a t i o n a l   W o rks h o p   o n   U r b a n   C o m p u t i n g ,   A u g .   2 0 1 3 ,   p p .   1 – 8 ,   d o i :  1 0 . 1 1 4 5 / 2 5 0 5 8 2 1 . 2 5 0 5 8 3 1 .   [ 1 9 ]   A .   M u ñ o z - V i l l a mi z a r ,   E.   L.   S o l a n o - C h a r r i s ,   M .   A z a d D i sf a n y ,   a n d   L.   R e y e s - R u b i a n o ,   “ S t u d y   o f   u r b a n - t r a f f i c   c o n g e s t i o n   b a s e d   o n   G o o g l e   M a p s  A P I :   t h e   c a se  o f   B o st o n , ”   I FA C - Pa p e rsO n L i n e ,   v o l .   5 4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 1 – 2 1 6 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i f a c o l . 2 0 2 1 . 0 8 . 0 7 9 .   [ 2 0 ]   G .   G e o r g o u l a s,   A .   K o n st a n t a r a s ,   E.   K a t si f a r a k i s,   C .   D .   S t y l i o s ,   E.   M a r a v e l a k i s ,   a n d   G .   J.   V a c h t se v a n o s ,   “ ‘ S e i smi c - mass’   d e n s i t y - b a s e d   a l g o r i t h m  f o r   s p a t i o - t e m p o r a l   c l u st e r i n g , ”   Ex p e r t   S y st e m s   w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   4 0 ,   n o .   1 0 ,   p p .   4 1 8 3 – 4 1 8 9 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 1 3 . 0 1 . 0 2 8 .   [ 2 1 ]   N .   N a z i a ,   J .   L a w ,   a n d   Z.   A .   B u t t ,   “ S p a t i o t e m p o r a l   c l u s t e r s  a n d   t h e   s o c i o e c o n o m i c   d e t e r mi n a n t s  o f   C O V I D - 1 9   i n   T o r o n t o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.