聚类算法分析及在GIS中心选址中的仿真研究

摘要：

通过对聚类算法初始点选择策略的分析和比较,经典k-means算法在GIS海量数据处理上的效率问题,提出了随机采样的k-means算法来进行坐标聚类;并将随机采样k-means算法应用于GIS中心选址,充分利用GIS数据分析和处理能力,以城市间的欧几里得距离为相似条件,采用最大最小原则选取初始点进行聚类,从而缓解局部最优解产生的概率;选取中心城市作为目标对象,从而提高商业决策的充分性和可靠性;经仿真结果验证了所提出的随机取样k-means算法的有效性和正确率.

关键词：选址、地理信息系统、坐标聚类、随机采样

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家杰出青年科学基金资助60525304;浙江省科技攻关重点项目2008C23040

在线出版日期：2009-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：256-260