| DBSCAN空间聚类算法及其在城市规划中的应用 |
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| 引用本文： | 李新延,李德仁.DBSCAN空间聚类算法及其在城市规划中的应用[J].测绘科学,2005,30(3):51-53. |
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| 作者姓名： | 李新延 李德仁 |
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| 作者单位： | 武汉大学遥感信息工程学院,武汉,430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 空间聚类是空间数据挖掘和知识发现的主要方法之一。DBSCAN算法可以从带有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类,是一种较好的聚类算法。本文介绍了DBSCAN算法的基本概念和原理,并应用GIS二次开发组件MapObjects予以了实现。然后,本文将该算法应用于城市规划中,对某城市中小学和商业网点等公共设施的分布进行了聚类分析,并根据聚类结果对城市规划设计规范中的某些条款进行了讨论。
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| 关 键 词： | 空间聚类 DBSCAN算法 MapObects 城市规划 城市公共设施 |
| 文章编号： | 1009-2307(2005)03-0051-03 |
| 修稿时间： | 2004年11月25日 |
DBSCAN spatial clustering algorithm and its application in urban planning |
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| LI Xin-yan,LI De-ren.DBSCAN spatial clustering algorithm and its application in urban planning[J].Science of Surveying and Mapping,2005,30(3):51-53. |
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| Authors: | LI Xin-yan LI De-ren |
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| Abstract: | Spatial clustering is a major method in spatial data mining and knowledge discovery.The DBSCAN algorithm can discover clusters of random shape from spatial database with “noise”.This article introduces the concepts and theories of DBSCAN,then implement it using MapObjects,a developed GIS groupware.Finally,the article applies this algorithm to urban planning practices to perform clustering analysis on distributions of urban public facilities such as elementary schools,high schools and commercial services sites from a spatial database.According the clustering results,the article discusses some items in urban planning standard. |
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| Keywords: | spatial clustering DBSCAN algorithm MapObjects urban planning urban public facilities |
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