机器算法验证 - 在 R 中聚类空间数据 - 吾爱随笔录

我有一组海表温度 (SST) 月度数据，我想应用一些聚类方法来检测具有相似 SST 模式的区域。我有一组从 1985 年到 2009 年运行的月度数据文件，并希望将集群应用于每个月作为第一步。

每个文件包含 358416 个点的网格数据，其中大约 50% 是土地，并标有 99.99 值，即 NA。数据格式为：

   lon     lat   sst
-10.042  44.979  12.38
 -9.998  44.979  12.69
 -9.954  44.979  12.90
 -9.910  44.979  12.90
 -9.866  44.979  12.54
 -9.822  44.979  12.37
 -9.778  44.979  12.37
 -9.734  44.979  12.51
 -9.690  44.979  12.39
 -9.646  44.979  12.36

我已经尝试过 CLARA 聚类方法并得到了一些明显不错的结果，但在我看来这也只是平滑（分组）等值线。然后我不确定这是分析空间数据的最佳聚类方法。

有没有其他专门用于此类数据集的聚类方法？一些参考资料会很好地开始阅读。

提前致谢。