应用空间聚类进行点数据分布研究  

SPATIAL CLUSTERING ANALYSIS IN THE POINT DATA DISTRIBUTION

作　　者：林冬云[1] 刘慧平[1] 

机构地区：[1]北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京100875

出　　处：《北京师范大学学报（自然科学版）》2006年第4期419-423,共5页Journal of Beijing Normal University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(40271035);国家"十五"科技攻关课题资助项目(2003BA808A16-6)

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.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.

关 键 词：空间聚类 企业分布 地理信息系统 量化 

分 类 号：TP316[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]