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空间聚类应当同时满足空间位置邻近和属性相似,在此背景下,为满足空间邻近实体之间趋势性和不均匀性的属性聚类需求,提出一种基于图论和信息熵的空间聚类算法。该算法主要是在Delaunay三角网空间位置聚类基础上,通过引入信息熵,采用多元相似性度量方法以解决二元关系在属性聚类中的缺陷,同时基于"等概率最大熵"原则提出了一种局部参数度量方法,用于表达邻近目标间属性分布的局部变化信息。将本文方法与多约束聚类方法和DDBSC聚类方法进行对比分析,结果表明:(1)在属性空间分布不均的情况下,本文方法的聚类精度要高于