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针对复杂居民地多边形的信息挖掘问题,提出了一种多级图划分聚类分析方法,构造居民地多边形的图模型,并通过对图模型进行粗化匹配与重构、初始化分和细化得到聚类结果。首先构建研究区域内居民地建筑物的Delaunay三角网,生成包含研究对象之间的邻接信息图;然后结合空间认知准则和人类认知的特点,采用形状狭长度、面积比、凹凸性、距离和连通性5个指标度量邻接图的相似性;最后应用多级图划分方法,得到聚类结果。采用中国上海地区的居民地建筑物矢量数据进行聚类分析实验,并对比了改进的k均值算法(k-Means++)、具有