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区域划分是依据人口和社会经济指标将行政统计单元或其他地理实体划分成若干个不同水平或类别的集合。由于大多数的人口和社会经济指标来源于面状数据-行政统计单元,常用的区域划分的空间聚类方法是基于面状数据的,本文通过分析现有面状数据的聚类算法特点和不足,进而提出一种新的算法,该方法提出将面状统计单元进行网格划分,引入基于网格密度聚类算法的思想,克服现有面状聚类的诸多缺点,打破行政区划的限制,更好地发现潜在信息。 相似文献
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将GIS与空间聚类算法相结合,可以从空间数据集中发现对象的凝聚趋势、分布规律和发展方向,并可进一步挖掘分析,从而获取更加概括和精练的信息。本文以河南省108个县级城市为研究对象,对其三年的人口及从业人员等状况进行聚类分析。采用系统聚类中的离差平方和法,以欧式距离的平方作为度量标准,对变量以Z得分作为转换标准,最终把样本划分为5类,并制作聚类划分结果专题地图。结合聚类分析和聚类分布图,进一步证实了空间聚类在县级城市空间分析中的可用性,能为河南县级城市的发展规划制定提供重要依据。 相似文献
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针对常规的密度峰值聚类算法在确定数据聚类中存在聚类中心的重复性、聚类不稳定、不适用于三维点云分割等问题,提出了中心均匀化聚类群融合算法.该算法对局部密度和距离函数进行归一化处理,较好地解决了这两种函数尺度不一的问题;基于局部密度和距离函数乘积的变化率来确定聚类中心,并对重复或距离很近的聚类中心进行了消除,避免了聚类中心非均匀分布对聚类的影响;利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,依据邻近聚类数据群之间的距离来判断邻近聚类之间的融合,实现对点云数据的有效分割.基于二维离散数据聚类及不同分辨率点云数据分割的实验结果表明:所提算法不仅适用于二维离散数据的聚类,也适用于三维点云数据的分割,且分割精度和稳定度要优于常规的CFDP、K-means、DBSCAN、DPC聚类算法和深度学习方法. 相似文献
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赋权共原点灰色聚类的区域自然资源评价研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了基于赋权共原点灰色聚类方法,该方法使用分段、共原点来计算聚类函数,对其进行合理的赋权后,以此来区别各聚类元素在其聚类指标下的所属类别,从而对区域自然资源进行评价,并选取湖北省进行了实例分析. 相似文献
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给出了空间聚类知识发现的一些基本概念，包括空间聚类维、空间聚类主题及主题相关性度量(相关度和包容度)等。按不同的空间聚类主题进行聚类分析，并以聚类结果的空间样本为纽带，以计算的主题相关性度量为评价标准，对相异空间聚类主题问可能的关联关系进行知识挖掘发现，获得了良好的结果。 相似文献
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超谱遥感图像快速聚类无损压缩算法 总被引：1，自引：0，他引：1
K-means聚类要求每个像素要和所有聚类中心求欧氏距离，当聚类数很多时，这是一个相当耗时的工作。改进的K—meam聚类算法根据历史聚类结果进行初始类分割，即节约初始聚类时间，又能使历史聚类过程中形成的类间稳定关系得以保持；类内像素只和相邻的聚类中心计算距离进行聚类，随着算法的迭代进行，大量类的状态基本固定，使得聚类速度不断加快。基于改进K-means聚类的无损压缩算法具有充分利用历史聚类成果和收敛速度快的特点，通过提高类内像素冗余度，最大限度消除谱间冗余和空间冗余。采用多次聚类压缩的结果预测最佳聚类数的方法，可实现最小熵无损压缩。通过和DPCM算法概率模型的熵值比较及实验数据的分析，验证了基于聚类无损压缩效率比不聚类无损压缩效果更优。 相似文献
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时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段,目前传统聚类算法存在着大规模分布数据难以处理,海量数据处理时间较长,确定参数困难,聚类质量较差等缺陷。因此,提出一种分布式增量聚类流程DICP,利用广域网分布增量聚类方法,避免大量数据的传输拷贝,有效提升聚类运算效率。对于DICP流程中的时空数据聚类算法本身,研究了一种大数据环境下的IMSTDCA时空数据聚类算法,借助密度聚类的思想,通过时空数据的聚集趋势预分析、时空数据聚类算法,以及时空数据聚类结果评价3个步骤完成聚类分析,实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献
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本文首先结合社交媒体信息和温州市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）发展态势,获取疫情传播先验知识,进一步采用DBSCAN自适应聚类算法,分析温州市COVID-19时空分布格局与演化规律。结果表明：①温州市COVID-19易在20~59岁的青壮年人群,以及商业服务人员、农民和工人人群间传播;②我国针对人口流动采取的系列措施能够有效遏制疫情进一步蔓延,使得温州市聚类空间簇数量在时间上呈现先增加后减小的趋势;③温州市鹿城区银泰商贸附近、乐清市南部和瑞安市西部具有疫情扩散高风险,后期需增强防控力度。本文细粒度地分析了温州市疫情时空演化过程,能够更好地辅助温州市政府部门更精细地部署疫情防控措施。 相似文献
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一种基于双重距离的空间聚类方法 总被引：10，自引：1，他引：9
传统聚类方法大都是基于空间位置或非空间属性的相似性来进行聚类,分裂了空间要素固有的二重特性,从而导致了许多实际应用中空间聚类结果难以同时满足空间位置毗邻和非空间属性相近。然而,兼顾两者特性的空间聚类方法又存在算法复杂、结果不确定以及不易扩展等问题。为此,本文通过引入直接可达和相连概念,提出了一种基于双重距离的空间聚类方法,并给出了基于双重距离空间聚类的算法,分析了算法的复杂度。通过实验进一步验证了基于双重距离空间聚类算法不仅能发现任意形状的类簇,而且具有很好的抗噪性。 相似文献
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针对遥感图像数据量大、类别归属复杂的特点,提出了一种用于遥感图像分割的原型提取谱聚类算法。该算法首先采用广义模糊c-均值聚类算法对遥感图像进行过分割,将得到的聚类中心作为每个分割区域的代表点;然后,通过构造代表点之间的相似性矩阵,利用谱图划分方法对代表点进行聚类;最后,根据代表点的聚类结果对图像像素点进行重新归类来获得遥感图像的最终分割结果。此算法涉及到3个参数,为了克服算法对于参数的敏感性和内在的随机性,进一步引入集成策略,给出了原型提取谱聚类的集成算法。 相似文献
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基于聚类分析和判别分析的地图用户分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对地图用户分类缺少量化研究的问题,本文进行了问卷调查。并用二阶聚类和层次聚类确定四类用户样本;采用K-均值聚类方法获取聚类中心坐标,建立用户聚类模型,其方差分析显著;对两个特定用户进行判别分析,说明了该模型的应用方法。该研究对于地图设计个性化匹配及提高地图可用性等具有重要意义。 相似文献
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