發(fā)布時(shí)間：2018-03-06 14:10

  本文選題：空間聚類　切入點(diǎn)：Delaunay三角網(wǎng)　出處：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對Delaunay三角網(wǎng)空間聚類存在的不足,提出一種顧及屬性空間分布不均的空間聚類方法。首先將Delaunay三角網(wǎng)空間位置聚類作為約束條件,采用廣度優(yōu)先搜索方法,以局部參數(shù)"屬性變化率"作為閾值識(shí)別非空間屬性相似簇的聚類過程。以城市商業(yè)中心為例,驗(yàn)證了該方法能夠更客觀地識(shí)別非空間屬性相似的簇,且自適應(yīng)屬性閾值可以滿足不同聚類需求,為城市商業(yè)中心等空間實(shí)體的提取提供了一種有效方法。
[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.
【作者單位】： 南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41671392,41371374,41301405) 公安部科技強(qiáng)警基礎(chǔ)工作專項(xiàng)項(xiàng)目(2015GABJC39)~~
【分類號(hào)】：P208

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8 劉啟亮;李光強(qiáng);鄧敏;;一種基于局部分布的空間聚類算法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2010年03期

9 石巖;劉啟亮;鄧敏;王佳t，

本文編號(hào)：1575164