顾及密度对比的多层次聚类点群选取方法

摘要：

在语义信息缺乏的情况下进行点群选取是制图综合的难点之一.提出了一种新的通过多层次聚类进行点群选取的方法.首先,针对k-means聚类算法的不足,利用改进的密度峰值聚类算法实现点群自动聚类,主要表现为用基尼系数确定最优截断距离及用局部密度和相对距离的关系自动确定聚类中心.其次,提出一种顾及密度对比的选取策略,通过点群多层次聚类,将点群划分成不同等级的簇,确定不同等级的聚类中心,建立点群的层次树结构;依据方根定律计算的选取数量,按照各级别簇的点数比例,自上而下逐层分配待选取点数,确定选取对象,实现点群的自动选取和多尺度表达.对不同分布模式的点群进行实验,验证了该方法的普适性和有效性.

关键词：空间聚类、密度峰值、基尼系数、点群选取、制图综合

所属期刊栏目：44

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金41571399

在线出版日期：2019-10-12（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：1131-1137