【摘 要】
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针对Delaunay三角网空间聚类存在的不足,提出一种顾及属性空间分布不均的空间聚类方法。首先将Delaunay三角网空间位置聚类作为约束条件,采用广度优先搜索方法,以局部参数＂属
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(41671392,41371374,41301405);公安部科技强警基础工作专项项目(2015GABJC39)~~
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针对Delaunay三角网空间聚类存在的不足,提出一种顾及属性空间分布不均的空间聚类方法。首先将Delaunay三角网空间位置聚类作为约束条件,采用广度优先搜索方法,以局部参数＂属性变化率＂作为阈值识别非空间属性相似簇的聚类过程。以城市商业中心为例,验证了该方法能够更客观地识别非空间属性相似的簇,且自适应属性阈值可以满足不同聚类需求,为城市商业中心等空间实体的提取提供了一种有效方法。
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