【摘 要】
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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
【机 构】
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山东理工大学建筑工程学院,山东理工大学资源与环境工程学院,山东理工大学经济学院
【基金项目】
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国家社科基金资助项目(06BJL036);国家软科学项目(2006GXQ3D149);山东理工大学科技基金资助项目(2006KJM10)
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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。
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