利用模糊密度聚类和双向缓冲区自动识别热点区

摘要：

通过数据挖掘手段获取聚集模式(即热点)等地理空间知识是地理信息智能化服务的基础和前提.点群聚集模式的提取本质上是热点及其边界(热点区)的探测.首先分析了使用空间聚类提取热点并以凸壳表达热点轮廓的不足,进而提出一种利用模糊密度聚类和双向缓冲区的热点区自动识别方法.该方法借鉴模糊集理论,通过计算对象之间的模糊隶属度改进基于密度的聚类算法,用以提取点群的聚集模式;在此基础上,将模糊隶属度作为对象间的影响程度,采用正负缓冲区建立热点边界.以郑州市城区的科研机构点为例进行实验,结果表明,提出的方法既能有效区分空间点的类型(噪声点与非噪声点),又能生成连续平滑的热点边界,总体效果优于对比方法.

关键词：地理空间知识、热点区识别、空间聚类、模糊隶属度、缓冲区

所属期刊栏目：44

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：中国工程院重点咨询研究项目2017-XZ-13

在线出版日期：2019-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：84-91