DBSCAN空间聚类算法及其在城市规划中的应用

被引：40

作者：

李新延

李德仁

机构：

[1] 武汉大学遥感信息工程学院

[2] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

来源：

测绘科学 | 2005年 / 03期

关键词：

空间聚类; DBSCAN算法; MapObjects; 城市规划; 城市公共设施;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU984 [城市规划];

学科分类号：

081303 ; 083302 ; 1204 ;

摘要：

空间聚类是空间数据挖掘和知识发现的主要方法之一。DBSCAN算法可以从带有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类,是一种较好的聚类算法。本文介绍了DBSCAN算法的基本概念和原理,并应用GIS二次开发组件MapObjects予以了实现。然后,本文将该算法应用于城市规划中,对某城市中小学和商业网点等公共设施的分布进行了聚类分析,并根据聚类结果对城市规划设计规范中的某些条款进行了讨论。

引用

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