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应用空间聚类进行点数据分布研究
  • ISSN号:0476-0301
  • 期刊名称:北京师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:96-102
  • 语言:中文
  • 分类:TP316[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京师范大学地理学与遥感科学学院, [2]北京师范大学遥感科学国家重点实验室, [3]北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室,北京100875
  • 相关基金: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)
  • 相关项目:城市边缘带土地利用变化空间过程多时相遥感监测与模拟
中文摘要:

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54325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.

英文摘要:

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.

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期刊信息
  • 《北京师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:北京师范大学
  • 主编:刘文彪
  • 地址:北京新外大街19号
  • 邮编:100875
  • 邮箱:JBNUNS@bnu.EDU.CN
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:0476-0301
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1991/N
  • 邮发代号:82-406
  • 获奖情况:
  • 1997年全国第二届科技期刊评比一等奖,1999年教育部优秀科技期刊二等奖,1999年首届国家期刊奖,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10672