【摘 要】
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空间点模式聚类分析是指从地理数据集中发现空间实体的聚集模式。现有研究中,通过定义不同的空间簇模型,发展了大量的空间点模式聚类方法,然而对这些方法的有效性缺乏客观性
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院,中国科学院遥感与数字地球研究所
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空间点模式聚类分析是指从地理数据集中发现空间实体的聚集模式。现有研究中,通过定义不同的空间簇模型,发展了大量的空间点模式聚类方法,然而对这些方法的有效性缺乏客观性评价。为此,本文从基于划分、密度以及图论的方法中选取了5种具有代表性的方法,采用4组模拟数据集进行测试,通过准确率和召回率对5种方法聚类质量进行了定量评价,发现基于图论方法聚类质量优于基于密度以及基于划分的方法;基于密度的方法中,OPTICS算法聚类质量优于DBSCAN算法;基于划分的方法中,Meanshift算法聚类质量优于CLUSTERDP算法。
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