顾及属性空间分布不均的空间聚类方法——以城市商业中心的提取为例

摘要：

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.

关键词：空间聚类、Delaunay三角网、属性空间分布不均、属性阈值、城市商业中心

所属期刊栏目：42

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金41671392,41371374,41301405;公安部科技强警基础工作专项项目2015GABJC39.The National Natural Science Foundation of China,Nos.41671392,41371374,41301405;Special Program for Basic Research of Sci-tech Police of Ministry of Public Security,No.2015GABJC39

在线出版日期：2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1696-1702