本文選題：興趣點(diǎn)　切入點(diǎn)：興趣點(diǎn)可視化　出處：《測繪科學(xué)》2016年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對目前對興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)的主要可視化方法均無法從宏觀角度清晰地描述其分布規(guī)律及特征的問題,提出了基于密度聚類算法DBSCAN的興趣點(diǎn)可視化方法。采用DBSCAN算法對興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類及可視化,既有效地解決大數(shù)據(jù)量時(shí)興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)重疊遮蓋的問題,又在宏觀角度上發(fā)現(xiàn)其分布規(guī)律且在細(xì)節(jié)層次上保持?jǐn)?shù)據(jù)的位置精確度。在學(xué)區(qū)房選址的應(yīng)用中,將常用的興趣點(diǎn)可視化方法與聚類可視化相結(jié)合,可以較為直觀地選取合適的學(xué)區(qū)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.
【作者單位】： 鄭州測繪學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(40871183,41140012,41271392,41571394) 國家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(41401463)
【分類號】：P208

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10 ;[J];;年期

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本文編號：1621462