采用密度聚类算法的兴趣点数据可视化方法

发布时间：2018-03-16 20:06

  本文选题：兴趣点　切入点：兴趣点可视化　出处：《测绘科学》2016年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对目前对兴趣点数据的主要可视化方法均无法从宏观角度清晰地描述其分布规律及特征的问题,提出了基于密度聚类算法DBSCAN的兴趣点可视化方法。采用DBSCAN算法对兴趣点数据进行聚类及可视化,既有效地解决大数据量时兴趣点数据重叠遮盖的问题,又在宏观角度上发现其分布规律且在细节层次上保持数据的位置精确度。在学区房选址的应用中,将常用的兴趣点可视化方法与聚类可视化相结合,可以较为直观地选取合适的学区房。
[Abstract]:In view of the problem that the main visualization methods for the point of interest data are unable to describe the distribution law and characteristics clearly from the macroscopic angle at present, This paper presents a method of interest point visualization based on density clustering algorithm (DBSCAN). The DBSCAN algorithm is used to cluster and visualize the interest point data, which can effectively solve the problem of overlapping and covering the interest point data in large amount of data. It also finds out its distribution law from the macro angle and maintains the accuracy of data location at the level of detail. In the application of school district housing location, the common visualization method of point of interest is combined with clustering visualization. Can choose the appropriate school district room more intuitively.
【作者单位】： 郑州测绘学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(40871183,41140012,41271392,41571394) 国家自然科学青年基金项目(41401463)
【分类号】：P208

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本文编号：1621462