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局部空间同位模式挖掘旨在揭示多类地理事件在异质环境下的共生共存规律。已有的方法一方面需要模式筛选的频繁度阈值参数,另一方面需要区域探测的划分参数或聚类参数,参数的不合理设置会导致挖掘结果不可靠甚至出现错误。因此,提出了一种显著局部空间同位模式自动探测方法。首先,基于空间统计思想,采用非参数模式重建方法对空间同位模式进行显著性判别,将全局非显著空间同位模式作为进一步局部探测的候选模式;然后,借助自适应空间聚类方法提取每个候选模式的热点区域;最后,通过不断生长并测试每个热点区域,界定显著局部空间同位模式的有效边界,即空间影响域。通过实验与比较发现,该方法能够客观且有效判别空间同位模式的显著性,并且自适应地提取局部同位模式的空间分布结构,降低了现有方法参数设置的主观性。 相似文献
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空间异常探测旨在从海量空间数据中挖掘不符合普适性规律、表现出“与众不同”特性的空间实体集合,对于揭示地理现象的特殊发展规律具有重要价值。现有研究在空间异常度量方面取得了重要进展,但多缺乏对空间异常模式显著性的统计判别,且是针对单一类别数据,没有顾及多类别数据间的相互影响。为此,本文基于空间随机过程的思想,针对两种类别空间点数据,提出了一种空间交叉异常显著性判别的非参数检验方法。首先,针对基本数据集实体,采用约束Delaunay三角网,构建合理、稳定的空间邻近域;然后,统计落在基本数据集实体空间参考邻域半径范围内的参考数据集实体的数目,度量初始异常度;进而,采用α-Shape法构建支撑域,以空间随机过程为基础构建零模型,采用蒙特卡洛模拟检验空间异常的显著性;最后,采用生存距离对异常模式的稳定性进行评价分析。通过试验分析与比较发现,该方法能够有效识别具有统计显著性的空间交叉异常。 相似文献
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空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据认知的突破口。空间聚类研究虽然已经引起了广泛关注,但是依然面临两大最根本的困境:"无中生有"和"无从理解"。"无中生有"指的是:绝大多数方法,即使针对不包含聚类结构的数据集,仍然会发现聚类;"无从理解"指的是:即使同一种聚类方法,采用不同的聚类参数就会获得千变万化的聚类结果,而这些结果的含义不明确。造成上述困境的根本原因在于:尺度没有在聚类模型中被当作重要参数而恰当地体现。为此,笔者受到人类视觉多尺度认知原理的启发,根据多尺度表达的"自然法则",建立了一套尺度驱动的空间聚类理论。首先将尺度定量化建模为聚类模型的参数,然后将空间聚类的尺度依赖性建模为一种假设检验问题,最后通过控制尺度参数以自动获得统计显著的多尺度聚类结果。在该理论指导下,可以构建适用不同应用需求的多尺度空间聚类模型,一方面降低了空间聚类过程中的主观性,另一方面有利于对空间聚类模式进行全面而深入的分析。 相似文献
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提出一种基于局部判别正切空间排列(local discriminative tangent space alignment,LDTSA)的高光谱影像降维方法。LDTSA源于局部正切空间排列(LTSA)中的排列机制,在一个局域块内利用线性局部正切平面对类内样本的流形结构建模,同时还考虑到类间判别信息以最大化判别边界。利用多幅高光谱数据进行降维和分类试验。结果表明,LDTSA主要有三个优点:①在小样本问题上性能稳定;②在降维过程中保持类别间的判别信息;③有效挖掘数据集的几何流形结构。 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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从空间数据场的角度出发,提出了一种基于场论的层次空间聚类算法(简称HSCBFT)。该算法是通过模拟空间实体间的凝聚力来描述空间实体间的相互作用,进而采取层次凝聚的策略进行聚类。通过实验分析可以发现,层次空间聚类算法具有如下优势:①空间聚类簇中各空间实体很好地满足了空间邻近且专题属性相似的要求;②能发现任意形状的空间簇,且具有良好的抗噪性;③输入参数较少。 相似文献
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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。 相似文献
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本文从空间-语义双重约束角度,提出一种顾及空间邻近和功能语义相似的建筑物空间分布模式识别方法。首先,基于建筑物的空间位置邻近性(即建筑物间的最小距离)约束进行聚类,获得建筑物的空间分布模式和建筑物间的空间邻近关系;然后,根据建筑物的功能语义相似性约束进行分割,获得建筑物的初步聚类结果;最后,考虑簇内相似性与簇间差异性进行整体优化,获得最终聚类结果。试验验证表明,本文方法比现有方法能够更有效地识别空间邻近与功能语义一致的建筑物群,服务于智慧城市建设中对建筑物进行语义层次综合和对城市结构进行深入研究的需求。 相似文献
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融合时空邻近与专题属性相似的时空聚类是挖掘地理现象时空演化规律的重要手段。现有方法需要的聚类参数许多难以获取,影响了聚类方法的可操作性与聚类结果的可靠性。提出一种基于重排检验的时空聚类方法。首先,通过重排检验发现时空数据集中的均质子区域;进而,采用均方误差准则合并均质子区域内的时空实体生成时空簇,并通过簇内重排检验自动识别聚类合并的终止条件;最后,借助时空拓扑关系在保证结果精度的前提下发展一种快速重排检验的方法,提高了聚类方法的运行效率。通过实验和比较发现,该方法一方面可以发现不同形状、大小的时空簇,聚类质量优于经典的ST-DBSCAN方法;另一方面聚类过程中人为设置参数的主观性显著降低,提高了聚类方法的可操作性。 相似文献
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An adaptive dual clustering algorithm based on hierarchical structure: A case study of settlement zoning 
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下载免费PDF全文 Traditional dual clustering algorithms cannot adaptively perform clustering well without sufficient prior knowledge of the dataset. This article aims at accommodating both spatial and non‐spatial attributes in detecting clusters without the need to set parameters by default or prior knowledge. A novel adaptive dual clustering algorithm (ADC+) is proposed to obtain satisfactory clustering results considering the spatial proximity and attribute similarity with the presence of noise and barriers. In this algorithm, Delaunay triangulation is utilized to adaptively obtain spatial proximity and spatial homogenous patterns based on particle swarm optimization (PSO). Then, a hierarchical clustering method is employed to obtain clusters with similar attributes. The hierarchical clustering method adopts a discriminating coefficient to adaptively control the depth of the hierarchical architecture. The clustering results are further refined using an optimization approach. The advantages and practicability of the ADC+ algorithm are illustrated by experiments on both simulated datasets and real‐world applications. It is found that the proposed ADC+ algorithm can adaptively and accurately detect clusters with arbitrary shapes, similar attributes and densities under the consideration of barriers. 相似文献
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基于MRF随机场和广义混合模型的遥感图像分级聚类 总被引：3，自引：0，他引：3
有限混合模型FM的分级聚类已广泛应用于不同领域,然而,它的计算复杂度与观测数据的平方成正比,因此,在海量数据方面的应用就受到了限制。另一方面,多光谱图像数据中同时包含有空间和光谱两类信息,但大多数基于像素的多光谱图像聚类方法,仅使用了其频谱信息而忽视了空间信息。本文提出了一种新的基于广义有限混合模型GFM的分级聚类方法,该算法把MRF随机场和GFM模型结合在一起,分类数可以通过PLIC准则自动确定。算法在执行过程中,采用K均值聚类方式获得过分类图像,分级聚类从过分类图像开始,代替原来从单点类开始的方式,这样可以方便获取GFM模型成分密度的初始参数。最后,采用由Gibbs采样器生成的仿真测试图对算法的精度进行了定量评价,通过与K均值聚类和FM聚类的比较说明了本文算法的优越性,同时用荷兰Flevoland农业地区的极化SAR图像验证了本文算法的有效性。 相似文献
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空间点聚类依据空间点实体属性对其进行分类划分,挖掘对研究应用有价值的信息。目前,空间点聚类大多数方法能够发现多边形簇,但不能发现线状簇。针对空间点聚类现有方法在发现线状簇方面的不足,借鉴滚球法的思想,提出滚圆法用于空间点聚类的研究算法（spatial point clustering using the rolling circle,SPCURC）。针对研究区域的点实体,该算法用给定半径的圆从初始点开始按照原则进行滚动,直至满足条件为止;连接滚圆接触的点,从而形成多边形簇或者线状簇。通过模拟算例和实际算例验证了该算法的可行性。 相似文献
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多层次空间同位模式自适应挖掘方法 总被引：1，自引：1，他引：0
空间同位模式挖掘旨在从空间数据中发现频繁发生在邻近位置的事件集合,对于揭示地理现象间的共生规律具有重要价值。由于地理现象的空间异质特质,空间同位模式也存在区域性分异的特点,在不同空间层次上的分析结果各异。然而,现有方法仅从全局视角挖掘空间同位模式,发现局部空间同位模式依然是一个亟待解决的难题。为此,本文基于由整体到局部的思想,提出了一种多层次空间同位模式自适应挖掘方法。首先,从全局视角提取频繁的空间同位模式,将全局不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,通过对候选局部同位模式进行自适应聚类自动识别其局部分布区域,并在这些局部区域内度量候选模式的频繁程度;进而,提出了一种叠置推绎的方法,从频繁子模式的局部区域中进一步推绎获得超模式的局部分布区域,最终生成所有频繁的局部空间同位模式集合。通过试验分析与比较发现,本文方法不仅可以发现全局的空间同位模式,还能有效提取具有区域性分布特征的局部空间同位模式,可以从多个空间层次上反映地理事件间的共生规则。 相似文献
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为了使得空间聚类分析更加适应实际情况,发展了一种同时顾及空间障碍约束与空间位置邻近的空间聚类方法。该方法采用Delaunay三角网描述实体间的邻近关系,并且不依赖用户指定参数。实验验证了本方法的有效性与优越性。 相似文献
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一种基于局部分布的空间聚类算法 总被引：1，自引：1，他引：0
设计了一种度量邻近域内空间实体局部分布的新指标——中值角度,在此基础上,提出了一种基于空间实体局部分布的空间聚类算法。该方法递归搜索空间实体集中所有局部分布度量值相近且非离群的点,并将其聚为一类。通过模拟数据和实际数据进行实验发现,所提出的算法比DBSCAN算法的聚类结果更合理,具有很好的抗噪性,能发现任意形状的聚类。 相似文献