DBSCAN空间聚类算法及其在城市规划中的应用

作     者：李新延 李德仁 LI Xin-yan;LI De-ren

作者机构：武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 

基　　金：国家 8 6 3项目 (2 0 0 1AA1 35 0 81 ) 

出 版 物：《测绘科学》 (Science of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2005年第30卷第3期

页      码：51-53页

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。

主 题 词：空间聚类 DBSCAN算法 MapObjects 城市规划 城市公共设施 

学科分类：081603[081603] 081802[081802] 07[理学] 08[工学] 070503[070503] 0818[工学-交通运输类] 0705[理学-地理科学类] 0816[工学-纺织类] 

核心收录：

D　O　I：10.3771/j.issn.1009-2307.2005.03.014

馆 藏 号：203516416...