地理时空三向聚类分析方法的构建与实践

摘要：

随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化.对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键.传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切.本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革.单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯“横看成岭侧成峰”的错误.双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足.鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的“空间—时间—尺度—属性”构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例.结果 表明:①三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;②面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同之处仅在于:根据不同问题涉及的空间、时间、尺度、属性的不同,构建不同的数据体;不同数据体聚类得到的不同结果回答不同的地理问题;③三向聚类可以实现地理数据的时空分异规律多方向、多尺度、多层次的联合解译,揭示地理特征时空尺度叠加效应.最后,论文强调根据地理问题组织数据的重要性,期待未来能够提升三向聚类在多空间尺度、多属性方面的地理研究实践.

关键词：三向聚类、空间—时间—尺度—属性、联合解译、时空局部相似性、时空分异

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资助基金：国家重点研发计划;中国科学院战略性先导科技专项

在线出版日期：2020-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：904-916