本文關(guān)鍵詞： 空間異質(zhì)性 空間同位模式 自適應(yīng)聚類(lèi) 疊置分析　出處：《測(cè)繪學(xué)報(bào)》2016年04期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：空間同位模式挖掘旨在從空間數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)頻繁發(fā)生在鄰近位置的事件集合,對(duì)于揭示地理現(xiàn)象間的共生規(guī)律具有重要價(jià)值。由于地理現(xiàn)象的空間異質(zhì)特質(zhì),空間同位模式也存在區(qū)域性分異的特點(diǎn),在不同空間層次上的分析結(jié)果各異。然而,現(xiàn)有方法僅從全局視角挖掘空間同位模式,發(fā)現(xiàn)局部空間同位模式依然是一個(gè)亟待解決的難題。為此,本文基于由整體到局部的思想,提出了一種多層次空間同位模式自適應(yīng)挖掘方法。首先,從全局視角提取頻繁的空間同位模式,將全局不頻繁的空間同位模式作為候選的局部空間同位模式;然后,通過(guò)對(duì)候選局部同位模式進(jìn)行自適應(yīng)聚類(lèi)自動(dòng)識(shí)別其局部分布區(qū)域,并在這些局部區(qū)域內(nèi)度量候選模式的頻繁程度;進(jìn)而,提出了一種疊置推繹的方法,從頻繁子模式的局部區(qū)域中進(jìn)一步推繹獲得超模式的局部分布區(qū)域,最終生成所有頻繁的局部空間同位模式集合。通過(guò)試驗(yàn)分析與比較發(fā)現(xiàn),本文方法不僅可以發(fā)現(xiàn)全局的空間同位模式,還能有效提取具有區(qū)域性分布特征的局部空間同位模式,可以從多個(gè)空間層次上反映地理事件間的共生規(guī)則。
[Abstract]:The spatial co location pattern mining is to find a collection of data from space occurred frequently in the proximity of the event, is of great value to reveal the symbiosis of geographical phenomena. The spatial heterogeneity characteristics due to the phenomena of geography, spatial co location pattern also has the characteristics of regional difference, the analysis results in different spatial levels were different. However, the existing only the method of mining spatial co location pattern from the global perspective, local spatial co location pattern is still a problem to be solved urgently. Therefore, this article from the whole to the part based on the idea, puts forward a method of multi-level adaptive spatial co location pattern mining. Firstly, extract the spatial co location pattern frequently from the global perspective, will serve as the local space parity mode candidate spatial co location patterns global frequent; then, through adaptive clustering for pattern recognition of the candidate local parity Local distribution, frequent degree and measure candidate patterns in these areas; and then, puts forward a method of overlapping scaling, further pushing the local distribution area of super mode from the local frequent pattern in the final set of all frequent local spatial co location patterns. Through analysis and test in comparison, spatial co location patterns this method not only can be found globally, can effectively extract the local spatial co location pattern with the distribution characteristics of the region, can reflect the common rules among geographical events from multiple spatial levels.

【作者單位】： 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院地理信息系;
【基金】：湖南省自然科學(xué)杰出青年基金(14JJ1007) 國(guó)家自然科學(xué)基金(41471385) 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金~~
【分類(lèi)號(hào)】：P208

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本文編號(hào)：1544897