城市交通环境是城市交通系统可持续发展的主要研究问题之一。城市交通环境问题已被越来越多地被引入城市交通系统规划、交通管理、交通控制等方面的研究中,成为制定城市交通系统规划方案、交通管理与控制措施等考虑的重要因素。交通环境的分区就是将整个环境分成不同的区域,然后再对其进行治理、优化控制。本文将监督分类和非监督分类与城市交通分区相结合,针对城市交通环境分区情况对其进行了深入的研究。全文具体内容主要分为5部分,具体安排如下：第1章：绪论,对本文的内容做了简单的概述。主要介绍了课题的研究背景、意义及研究现状等。第2章：传统监督与非监督方法和理论,本章介绍了监督分类方法和非监督分类方法,并对其算法的优缺点进行了介绍。同时介绍了图像的预处理,主成分分析方法以及支持向量机方法的基本理论。第3章：城市交通环境分区算法探讨,本章将城市交通分区的算法做了较为细致的介绍,同时提出了建立在非监督分类方法上的监督分类方法。第4章：实证研究,本章针对国北京城市的城区运用算法进行分析,对算法进行验证。第5章：总结和展望,该章概括了本文的主要内容及创新点,并且指出所存在的不足以及今后的发展方向等。本文的创新点如下：(1)对传统的ISODATA算法中增加了噪声控制变量,通过其来控制数据中潜在的噪声,同时在距离函数设定的过程中引入了加权街道距离,并对权值的选取做了讨论。(2)根据城市情况的特点并且结合实际,提出了较符合城市交通环境的指标体系,并根据数据缺失的不同情况,采用不同的数据插值方式。(3)根据本文分类情况的特殊性,结合支持向量机的多分类情况提出了二叉树分类法和一对一分类法相互监督与依赖的分类算法。