顾及属性空间分布不均的空间聚类方法——以城市商业中心的提取为例

发布时间：2018-03-06 14:10

  本文选题：空间聚类　切入点：Delaunay三角网　出处：《武汉大学学报(信息科学版)》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对Delaunay三角网空间聚类存在的不足,提出一种顾及属性空间分布不均的空间聚类方法。首先将Delaunay三角网空间位置聚类作为约束条件,采用广度优先搜索方法,以局部参数"属性变化率"作为阈值识别非空间属性相似簇的聚类过程。以城市商业中心为例,验证了该方法能够更客观地识别非空间属性相似的簇,且自适应属性阈值可以满足不同聚类需求,为城市商业中心等空间实体的提取提供了一种有效方法。
[Abstract]:In view of the disadvantages of spatial clustering in Delaunay triangulation, a spatial clustering method considering the uneven spatial distribution of attributes is proposed. Firstly, the spatial location clustering of Delaunay triangulation is taken as the constraint condition, and the breadth-first search method is adopted. Taking the local parameter "attribute change rate" as the threshold value to identify non-spatial attribute similar clusters, it is verified that this method can identify non-spatial attribute similar clusters more objectively, taking the urban commercial center as an example. The adaptive attribute threshold can meet different clustering requirements, which provides an effective method for the extraction of spatial entities such as urban commercial centers.
【作者单位】： 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金(41671392,41371374,41301405) 公安部科技强警基础工作专项项目(2015GABJC39)~~
【分类号】：P208

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本文编号：1575164