地域研究与开发
地域研究與開髮
지역연구여개발
AREAL RESEARCH AND DEVELOPMENT
2009年
1期
27-31
,共5页
城市功能分区%空间数据挖掘%空间聚类%K-平均法%神经网络
城市功能分區%空間數據挖掘%空間聚類%K-平均法%神經網絡
성시공능분구%공간수거알굴%공간취류%K-평균법%신경망락
作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用.它是城市功能分区中的关键性步骤.根据空间-属性一体化的概念模型,把影响城市功能分区的空间坐标、空间关系和属性特征纳入到统一的空间计算模型,分别运用K-平均算法、神经网络方法,对城市功能分区进行空间聚类计算,充分挖掘空间坐标和空间关系数据中隐含的空间聚集信息.实例分析表明,基于神经网络的空间聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据.
作為空間數據挖掘的一種重要手段,空間聚類目前已在許多領域得到瞭應用.它是城市功能分區中的關鍵性步驟.根據空間-屬性一體化的概唸模型,把影響城市功能分區的空間坐標、空間關繫和屬性特徵納入到統一的空間計算模型,分彆運用K-平均算法、神經網絡方法,對城市功能分區進行空間聚類計算,充分挖掘空間坐標和空間關繫數據中隱含的空間聚集信息.實例分析錶明,基于神經網絡的空間聚類結果可以為城市功能分區提供準確、可靠的依據.
작위공간수거알굴적일충중요수단,공간취류목전이재허다영역득도료응용.타시성시공능분구중적관건성보취.근거공간-속성일체화적개념모형,파영향성시공능분구적공간좌표、공간관계화속성특정납입도통일적공간계산모형,분별운용K-평균산법、신경망락방법,대성시공능분구진행공간취류계산,충분알굴공간좌표화공간관계수거중은함적공간취집신식.실례분석표명,기우신경망락적공간취류결과가이위성시공능분구제공준학、가고적의거.
