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题名基于网格相对密度差的扩展聚类算法
被引量:12
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作者
黄红伟
黄天民
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机构
西南交通大学电气工程学院
西南交通大学数学学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第6期1702-1705,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61100046)
四川省应用基础研究计划资助项目(2011JY0092)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(SWJTU11ZT29)
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文摘
针对现有的多密度聚类算法对参数依赖性较高、聚类精度较低等问题,提出一种基于网格相对密度差的扩展聚类算法(ECRGDD)。首先,该算法给出一种网格划分方法,通过统计数据点的分布情况选取相对密集区域,采用近邻估计法计算网格划分大小的标准;接着,提出网格相对密度差的概念,根据网格密度值选取初始单元,通过计算网格之间的相对密度差围绕初始单元进行扩展聚类;最后,给出边界点提取技术,采用构建模糊函数的方法对边界单元进行处理。实验结果表明,该算法能有效地对不规则、多样化分布的数据集进行聚类,并能较好地分离出噪声,聚类精度较高。
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关键词
多密度聚类算法
网格相对密度差
扩展聚类
近邻估计法
边界点
模糊函数
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Keywords
multi-density clustering algorithm
relative grid density difference
extension clustering
nearest neighbor estimation method
boundary point
fuzzy function
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于POI数据的太原市辖区酒店格局分析
被引量:2
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作者
陈黎
李含玥
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机构
太原学院文化与旅游系
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出处
《太原学院学报(社会科学版)》
2022年第1期28-36,共9页
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基金
山西省教育科学十三五规划2020年度劳动教育研究专项课题“新时代劳动教育和研学旅行融合与实践研究——以山西太行山实践活动开发为例”(LD-20026)。
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文摘
太原市辖区酒店的POI数据分析表明:太原市辖区酒店整体呈现区域分布不均匀状态,在中心城区位置点状分布稠密,南北区域点状分布稀疏,东西区域基本无分布。高星级酒店与经济型酒店空间布局特点差异明显:高星级酒店零散分布于商贸业活跃、交通便捷的中心城区或历史文化悠久的特色城区,呈点状零散分布;而经济型酒店则分布较为广泛,更多集中在人口密集的东面,空间布局与整体布局类似。改革开放前酒店新增速度相对缓慢,改革开放后酒店数量在三十年间呈指数增长,近十年有回落趋势但并不明显。
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关键词
太原市辖区酒店
POI地理位置信息数据
最近邻分析法
核密度估计法
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Keywords
Hotels in Taiyuan District
POI geographic information data
nearest neighbor Analysis
kernel density estimation method
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分类号
F719.2
[经济管理—产业经济]
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题名基于POI数据的南昌市零售业空间布局研究
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作者
朱前程
王建强
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机构
东华理工大学测绘工程学院
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出处
《江西科学》
2022年第1期90-94,共5页
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基金
江西省自然科学基金项目(20202BABL202046)。
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文摘
利用POI数据研究城市零售业布局成为一种社会发展的推进剂。以南昌市POI数据为基础,运用标准差椭圆法、最近邻指数法、核密度估计法分析南昌市零售业空间分布特征及影响因素。研究结果表明:南昌零售业在空间分布上以赣江为轴,沿赣江分布红谷滩核心和老城核心2个主要核心,形成城东商圈、高新区商圈、九龙湖商圈、西湖商圈等多个次要核心。交通、人口、经济环境等因素对南昌市零售业空间布局影响较为明显。整体来看,南昌市零售业POI数据研究结果能够真实地反映南昌市零售业空间分布特征,可为南昌市城市规划提供一定参考。
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关键词
零售业空间布局
POI数据
标准差椭圆法
最近邻指数法
核密度估计法
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Keywords
retail space layout
POI data
standard deviation ellipse method
nearest neighbor index method
kernel density estimation method
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分类号
K902
[历史地理—人文地理学]
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