矢量居民地多边形多级图划分聚类方法

摘要：

针对复杂居民地多边形的信息挖掘问题,提出了一种多级图划分聚类分析方法,构造居民地多边形的图模型,并通过对图模型进行粗化匹配与重构、初始化分和细化得到聚类结果.首先构建研究区域内居民地建筑物的Delaunay三角网,生成包含研究对象之间的邻接信息图;然后结合空间认知准则和人类认知的特点,采用形状狭长度、面积比、凹凸性、距离和连通性5个指标度量邻接图的相似性;最后应用多级图划分方法,得到聚类结果.采用中国上海地区的居民地建筑物矢量数据进行聚类分析实验,并对比了改进的k均值算法(k-Means++)、具有噪声鲁棒性的基于密度的空间聚类算法(density-based spatial clustering of applica-tions with noise,DBSCAN)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)聚类算法得到的轮廓系数以及视觉效果.实验结果表明,基于多级图划分的居民地多边形聚类分析的结果更加符合人类认知.

关键词：居民地多边形、相似性度量、多边形聚类分析、多级图划分方法

所属期刊栏目：46

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划;中央高校基本科研业务费;地质探测与评估教育部重点实验室主任基金;中央高校基本科研业务费

在线出版日期：2021-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：19-29