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应用空间聚类进行点数据分布研究
引用本文:林冬云,刘慧平.应用空间聚类进行点数据分布研究[J].北京师范大学学报(自然科学版),2006,42(4):419-423.
作者姓名:林冬云  刘慧平
作者单位:北京师范大学地理学与遥感科学学院,100875,北京;北京师范大学地理学与遥感科学学院,100875,北京;北京师范大学遥感科学国家重点实验室,100875,北京;北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室,100875,北京
基金项目:国家自然科学基金,国家科技攻关计划
摘    要:空间数据挖掘是寻找大数据量空间分布的重要方法,应用地理信息系统(GIS)进行空间数据挖掘是目前进行海量数据分析的重要手段之一.应用空间聚类方法对北京市海淀区54 325个企业点数据进行量化分析研究,通过空间位置聚类,进行属性指标量化,从而进行属性指标分层聚类,得到企业空间分布特征.研究表明,空间聚类方法是进行点数据空间分布研究的有效方法.

关 键 词:空间聚类  企业分布  地理信息系统  量化
收稿时间:2005-11-23
修稿时间:2005年11月23日

SPATIAL CLUSTERING ANALYSIS IN THE POINT DATA DISTRIBUTION
Lin Dongyun,Liu Huiping.SPATIAL CLUSTERING ANALYSIS IN THE POINT DATA DISTRIBUTION[J].Journal of Beijing Normal University(Natural Science),2006,42(4):419-423.
Authors:Lin Dongyun  Liu Huiping
Abstract:Spatial data mining is the most important method in finding the distribution of large amount of data.Using GIS is one of the essential way in spatial data mining.By using spatial clustering method,(54()325) point data of corporations in Haidian district,Beijing are analysised.First of all is to cluster it by positional distance,then to quantitate the attributes and cluster it by attribute distance.The distribution analysis of corporations is followed.The results indicate that the spatial clustering is an effective method in studying the distribution of large amount of point data.
Keywords:spatial cluster  corporations distribution  GIS  quantitative
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