空間聚類分析及應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　空間聚類分析是空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的主要手段之一，已廣泛應(yīng)用于地理學(xué)、地質(zhì)學(xué)、氣象學(xué)、地圖學(xué)、天文學(xué)及公共衛(wèi)生等諸多領(lǐng)域。本書(shū)系統(tǒng)闡述了空間聚類分析的理論框架，并對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外空間聚類分析領(lǐng)域研究的主要內(nèi)容與進(jìn)展進(jìn)行了介紹。書(shū)中首先闡述了空間聚類分析研究的重要意義，明確了空間聚類分析研究中的基本問(wèn)題，建立了空間聚類分析的理論框架，并據(jù)此對(duì)空間聚類分析的各個(gè)主要研究?jī)?nèi)容分別進(jìn)行闡述，主要包括空間數(shù)據(jù)清理與聚類趨勢(shì)分析、空間相似性度量、空間點(diǎn)實(shí)體聚類算法、空間面實(shí)體與動(dòng)態(tài)軌跡聚類算法及空間聚類有效性評(píng)價(jià)方法等內(nèi)容，同時(shí)介紹了空間聚類分析方法在地震模式分析、氣象、環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域的具體應(yīng)用實(shí)例。
　　本書(shū)可供地理、地質(zhì)、測(cè)繪、計(jì)算機(jī)、環(huán)境等相關(guān)領(lǐng)域的科研人員與研究生閱讀參考。

書(shū)籍目錄

《地球觀測(cè)與導(dǎo)航技術(shù)叢書(shū)》出版說(shuō)明
前言
第1章　緒論
　1.1　空間聚類分析的產(chǎn)生
　1.2　空間聚類分析的研究概況與基本問(wèn)題
　　1.2.1　空間聚類分析的研究概況
　　1.2.2　空間聚類分析的定義
　　1.2.3　空間聚類分析的基本框架
　　1.2.4　空間聚類算法分類
　1.3　本書(shū)研究的主要內(nèi)容
　1.4　本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)　　
第2章　空間數(shù)據(jù)清理與聚類趨勢(shì)分析
　2.1　引言
　2.2　空間數(shù)據(jù)的基本特征與性質(zhì)
　　2.2.1　空間數(shù)據(jù)的基本特征
　　2.2.2　空間數(shù)據(jù)的基本性質(zhì)
　2.3　空間數(shù)據(jù)清理
　2.4　空間聚類趨勢(shì)分析
　　2.4.1　二維空間點(diǎn)集聚類趨勢(shì)分析
　　2.4.2　顧及專題屬性的聚類趨勢(shì)分析
　2.5　本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)　　
第3章　空間相似性度量
　3.1　引言
　3.2　空間距離度量
　　3.2.1　空間點(diǎn)實(shí)體間距離度量
　　3.2.2　擴(kuò)展空間實(shí)體的距離表達(dá)
　3.3　空間實(shí)體間專題屬性相似性度量
　　3.3.1　距離測(cè)度
　　3.3.2　相似性測(cè)度
　　3.3.3　匹配測(cè)度
　3.4　本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)　　
第4章　現(xiàn)有空間聚類算法分析
　4.1　引言
　　4.2　空間聚類分析的基本要求
　　4.2.1　空間數(shù)據(jù)的復(fù)雜性對(duì)聚類算法的要求
　　4.2.2　用戶對(duì)空間聚類算法的要求
　　4.2.3　空間數(shù)據(jù)多尺度特性對(duì)空間聚類算法的要求
　4.3　空間聚類算法分析
　　4.3.1　基于劃分的算法
　　4.3.2　基于層次的算法
　　4.3.3　基于密度的算法
　　4.3.4　基于圖論的算法
　　4.3.5　基于模型的算法
　　4.3.6　基于格網(wǎng)的算法
　　4.3.7　混合的算法
　4.4　空間聚類算法性能分析
　4.5　本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)　　
第5章　空間點(diǎn)實(shí)體聚類算法
　5.1　引言
　5.2　基于局部分布的空間聚類算法
　　5.2.1　問(wèn)題描述與研究策略
　　5.2.2　算法描述
　　5.2.3　實(shí)驗(yàn)分析與比較
　5.3　適應(yīng)局部密度變化的空間聚類算法
　　5.3.1　問(wèn)題描述與研究策略
　　5.3.2　算法描述
　　5.3.3　實(shí)驗(yàn)分析與比較
　5.4　基于場(chǎng)論的空間聚類算法
　　5.4.1　問(wèn)題描述與研究策略
　　5.4.2　算法描述
　　5.4.3　實(shí)驗(yàn)分析與比較
　5.5　基于Delaunay三角網(wǎng)的自適應(yīng)空間聚類算法
　　5.5.1　問(wèn)題描述與研究策略
　　5.5.2　算法描述
　　5.5.3　實(shí)驗(yàn)分析與比較
　5.6　顧及空間障礙的自適應(yīng)空間聚類算法
　　5.6.1　問(wèn)題描述與研究策略
　　5.6.2　算法描述
第6章　建筑物與動(dòng)態(tài)軌跡空間聚類方法
第7章　空間聚類有效性評(píng)價(jià)
第8章　總結(jié)與展望
附錄　空間聚類分析軟件
　　　　

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：空間數(shù)據(jù)本身具有的特性導(dǎo)致了空間聚類分析與傳統(tǒng)的聚類分析研究的巨大區(qū)別。理解和認(rèn)識(shí)空間數(shù)據(jù)的基本特征與性質(zhì)是進(jìn)行空間聚類分析操作和設(shè)計(jì)空間聚類算法的重要基礎(chǔ)。本章首先簡(jiǎn)要介紹了空間分析領(lǐng)域?qū)臻g數(shù)據(jù)本身特性的研究認(rèn)識(shí)，進(jìn)而針對(duì)空間聚類分析研究中的兩個(gè)先決問(wèn)題進(jìn)行分析，即空間數(shù)據(jù)清理與空間聚類趨勢(shì)分析?？臻g數(shù)據(jù)清理實(shí)際上是任何空間分析或空間統(tǒng)計(jì)研究所必需的一個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)中的不完備或錯(cuò)誤信息通常對(duì)分析結(jié)果具有較大的影響?？臻g聚類趨勢(shì)分析是目前空間聚類分析領(lǐng)域較少涉及的一方面內(nèi)容，因?yàn)槿藗兺ǔＶ饔^假設(shè)了數(shù)據(jù)是具有可聚性的，然而實(shí)際上卻并非都是如此。因此，研究數(shù)據(jù)的可聚性對(duì)于正確運(yùn)用空間聚類分析技術(shù)是非常關(guān)鍵的，這里充分借鑒了傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)分析的研究成果，系統(tǒng)地總結(jié)了可適用于空間聚類趨勢(shì)分析的理論與工具，同時(shí)也對(duì)現(xiàn)有聚類分析趨勢(shì)分析的專用方法在空間聚類分析中應(yīng)用的可行性與使用性進(jìn)行了分析。下面將首先闡述空間數(shù)據(jù)的基本特征與性質(zhì)。2.2 空間數(shù)據(jù)的基本特征與性質(zhì)空間數(shù)據(jù)用來(lái)表達(dá)具有確定的位置和形態(tài)特征，并具有地理意義的地理空間物體（郭仁忠，2001），亦可以認(rèn)為空間數(shù)據(jù)是現(xiàn)實(shí)中存在的地理實(shí)體在地理空間中的投影。與傳統(tǒng)的事務(wù)型數(shù)據(jù)相比，空間數(shù)據(jù)不僅包含表達(dá)空間位置的信息，還包含了極為豐富的內(nèi)在關(guān)聯(lián)與規(guī)律，這也是空間聚類研究的重要特色與難點(diǎn)所在。因此，要進(jìn)行空間聚類分析研究，首先需要對(duì)空間數(shù)據(jù)的特征和性質(zhì)進(jìn)行全面的了解。

編輯推薦

《空間聚類分析及應(yīng)用》是地球觀測(cè)與導(dǎo)航技術(shù)叢書(shū)之一。

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