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关于居民地聚类分析算法适应性的探讨(测绘学论文) 关于居民地聚类分析算法适应性的探讨(测绘学论文)

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《关于居民地聚类分析算法适应性的探讨(测绘学论文)》修改意见稿

1、“.....快速有效地确定阈值,并得到较好的聚类结果,特别是识别密度差别较大的居民地群组。同时,算法对异常点十分敏感,能够处理群组邻接的颈问题等复杂的聚类情况。另外,算法能够识别相互邻接且密度不同的定分布不同密度不同形状群组邻近颈问题等多重环境。实验表明算法简单高效,但无法识别任意形状和密度差异算法能够发现任意形状的群组和异常点,但对参数要求严格,需反复尝试,且全局参数难以适应群组密度分布不均匀群组邻接颈问题等现象算法能够发现不同形状不同密度的群组,但不适用均匀分布且密度小的群组。关键关于居民地聚类分析算法适应性的探讨测绘学论文无法区分不同密度的相邻居民地群组或群组附近的异常点。真实数据应用本实验采用组实际面状居民地数据如图所示对比探究算法的有效性......”

2、“.....限于篇幅限制,聚类结果以居民地质心点来抽象表达。图真实数据图中共计个居民地,主要包括不同形状不同密度以及零散的居民地群组。结果表明算法。阈值居民地群组数量的面状居民地数据,主要用于检验空间聚类算法针对各种复杂空间聚类问题同时存在时的聚类效果。结果表明算法。关于居民地聚类分析算法适应性的探讨测绘学论文。图模拟数据聚类结果通过组模拟数据实验发现算法虽然简单高效,但不能有效识别上述组模拟数据,所以不适用于居民地群组识别。算法能够利用决策图维图表,快识别密度差异大的簇。算法。根据决策图图和图,确定阈值自动计算出个居民地群组中心。聚类结果如图所示,能够有效识别出不同形状不同密度以及零散的居民地群组,能够很好地处理居民地群组邻接的情况......”

3、“.....如居民地群组和,它们相互连接但密度不同。能够较好处理颈问题,如群组和的连算法该算法思路密度大的数据集结构紧密类内相似性好,能够划分为同个簇通过设置邻域半径和邻域内点数,将所有的高密度数据集都识别出来,即能得到较好地聚类结果。中与数据点的距离不大于的子数据集,称为邻域子数据集∈。计算如下Ν∈∈,在中,∈包含点数大于类算法,是当前居民地聚类分析的主流思想,而算法是近年来新出现的针对不同密度的聚类算法。种算法具有不同的特点,且代表性强。本文将对者进行对比研究,以分析探讨其对于居民地聚类的适用性。常用聚类分析算法原理假设数据集为,划分后的簇为,种算法基本原理如下算法算法基本思路按照数据间的距离大达到最好的聚类结果。算法需要设定类簇个数......”

4、“.....相比,算法可以同时考虑居民地的空间相似性与密度差异。根据居民地密度的差异确定密度中心,再利用居民地的空间相关性将实体归属到最近的密度中心,既保证了同个居民地群组内的实体空间距离很小,又解决了不同密度居民工具。算法是典型的密度聚类算法,是当前居民地聚类分析的主流思想,而算法是近年来新出现的针对不同密度的聚类算法。种算法具有不同的特点,且代表性强。本文将对者进行对比研究,以分析探讨其对于居民地聚类的适用性。常用聚类分析算法原理假设数据集为,划分后的簇为,种算法基本,在中,∈包含点数大于的所有数据点的集合,称为核心点集,∈Ν∈式中Ν∈代表邻域子数据集包含的点数。的基本步骤任选未被标识的核心对象,对于∈∈,若∈......”

5、“.....反复执行以上步骤,直到中所有核心点都被标识。参数和关于居民地聚类分析算法适应性的探讨测绘学论文,将数据集划分个簇,实现簇内点尽可能紧密簇间距尽可能大的聚类效果。簇的均值向量计算如下∈式中表示集合内元素个数。最小平方误差用于控制迭代次数,计算∈通过迭代,不断地调整聚类中心的位置,直到连续两次计算的值相同,此时达到最好的聚类结果。算法需要设定类簇个数据的情况如表所示。在地图综合中,居民地的群组分布同时存在形状任意内部密度不均匀相互密度差异较大群组邻近群组邻接的颈问题独立居民地等特征,种聚类算法很难满足其聚类要求,因此算法的适应性必须通过对比研究来辨析。算法是经典的划分聚类算法,被用于中工具。算法是典型的密度聚时能够较好的识别居民地群组,如图所示当时......”

6、“.....如图所示,群组被合并成个类簇当时,会将密度小的居民地群组识别为异常点,图椭圆标记区域。图真实数据聚类结果图共计个居民地,是组空间结构和分布更复杂的面状居民地数据,主要用于检验空间聚类算法针对各种复杂空间地群组的识别问题。对比实验与讨论分析实验采用组模拟数据,模拟了不同密度不同形状的居民地群组,同时包含了居民地邻近的情况颈问题实验采用组实际居民地数据进行应用分析。算法的参数为预设类簇个数,算法参数由决策图可视化确定,的参数需要用户根据数据特征采用试错法反复尝试确定。模拟实验与分析模拟实验的组理如下算法算法基本思路按照数据间的距离大小,将数据集划分个簇,实现簇内点尽可能紧密簇间距尽可能大的聚类效果。簇的均值向量计算如下∈式中表示集合内元素个数......”

7、“.....计算∈通过迭代,不断地调整聚类中心的位置,直到连续两次计算的值相同,此在算法整个过程全局保持不变,理论上来说无法识别密度差异大的簇。在地图综合中,居民地的群组分布同时存在形状任意内部密度不均匀相互密度差异较大群组邻近群组邻接的颈问题独立居民地等特征,种聚类算法很难满足其聚类要求,因此算法的适应性必须通过对比研究来辨析。算法是经典的划分聚类算法,被用于中类问题同时存在时的聚类效果。结果表明算法。算法该算法思路密度大的数据集结构紧密类内相似性好,能够划分为同个簇通过设置邻域半径和邻域内点数,将所有的高密度数据集都识别出来,即能得到较好地聚类结果。中与数据点的距离不大于的子数据集,称为邻域子数据集∈......”

8、“.....确定阈值自动计算出个居民地群组中心。聚类结果如图所示,能够有效识别出不同形状不同密度以及零散的居民地群组,能够很好地处理居民地群组邻接的情况。能较好识别出同居民地群组自身的密度变化,如居民地群组和,它们相互连接但密度不同。能够较好处理颈问题,如群组和的连接处。算法。经过反复实验,算法在居民地群组。算法需要非常严格的参数设定才能达到与算法相同的效果。例如,对于模拟数据,稍微增大,则无法区分不同密度的相邻居民地群组或群组附近的异常点。真实数据应用本实验采用组实际面状居民地数据如图所示对比探究算法的有效性。居民地之间的距离为面要素之间的最短距离。限于篇幅限制......”

9、“.....其分布具有内在的规律性和特有的复杂性。居民地的空间分布模式对多尺度表达地图综合具有重要意义。居民地聚类分析是其模式识别的基础,既可以发现隐含在居民地数据中的聚类规则,又能够挖掘更深层次的居民地空间分布规律。图模拟数据聚类结果通过组模拟数据实验发现,结果如图所示。虽然大部分群组能够被正确识别,但存在很多局限,不能识别独立群组椭圆形区域,且无法处理颈问题矩形区域。摘要空间分布模式是隐含的高层次空间知识,对地图综合多尺度表达等具有重要意义。居民地群组模式是典型的空间分布模式之。针对常见的居民地群组模式聚类算法,展开对比研究,以探究算法的适应性。模拟实验和真实数据实验分别考虑特有效地确定阈值,并得到较好的聚类结果,特别是识别密度差别较大的居民地群组。同时......”

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