空间聚类分析（空间聚类分析概念）

本篇文章给大家谈谈空间聚类分析，以及空间聚类分析概念对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、空间聚类、空间聚合是什么意思啊？请从GIS角度解释，谢谢
• 2、空间聚类算法简述
• 3、多距离空间聚类分析怎么输出
• 4、聚类分析的基本步骤

空间聚类、空间聚合是什么意思啊？请从GIS角度解释，谢谢

空间聚类作为聚类分析的一个研究方向，是指将空间数据集中的对象分成由相似对象组成的类。同类中的对象间具有较高的相似度，而不同类中的对象间差异较大。作为一种无监督的学习方法，空间聚类不需要任何先验知识。这是聚类的基本思想，因此空间聚类也是要满足这个基本思想。

空间分析主要包括了如下的功能：包括空间查询与量算，缓冲区分析、叠加分析、路径分析、空间插值、统计分类分析等，并描述了相关的算法，饥灶局以及其中的计算公式。原理简单烂让的说就是定量统计的方式分析点、线、面的分布方式。

扩展资料：

空间分析赖以进行的基础是仰仗于地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息辩谨，以辅助决策。

GIS中可以实现空间分析的基本功能，包括空间查询与量算，叠加分析、缓冲区分析、网络分析等，并描述了相关的算法，以及其中的计算公式。

参考资料来源：百度百科-空间聚类

空间聚类算法简述

空间数据聚类算法主要包括四大类：（1）给予划分的聚类；（2）基于层次的聚类；（3）基于密度的聚类；（4）基于网格的聚类。时空数据聚类算法是空间数据聚类算法的验身，它将时许维度纳入聚类计算中。

1.1基于划分的空间聚类算法

k-means算法 ：用户定义k个簇的质心位置——将每个数据点聚合到与之最近的质心所在的簇——重新为每个簇计算质心所在位置——重复步骤二和三直到质心收敛。其计算复杂度为 ,T为步骤四中迭代次数，他对于用户给定的簇中心点的初始位置和噪声点非常敏感。同时，在处理海量数据的时候运行时间较长。

1.2基于层次的空间聚类算法

层次聚的目的是将数据对象分配到一个层次结构中，它遵循两种剧本策略：向上凝聚和向下分裂。向上凝聚方法将每一个对象看做独立的簇，然后从整个层次结构的底层开始对具有相似特征的簇聚合，逐层递归至顶层。相反，向下分裂方法把所有的数据对象看做同一个簇，然后从整个层次结构的顶层开始，对具有不同特征的簇进行分裂，逐层递归至底层。其计算的事件复杂度是

1.3基于密度的空间聚类算法

基于茄竖密度的聚类算法在发现任意形状和数据造成方面具有独特的优势，且不要求对簇的数量进行初始设置。其算法包括：DBSCAN算法，OPTICS算法，DENCLUE算法，CURD算法，Incremental DBSCAN算法，SDBDC算法，ST-DBSCAN算法等。DBSCAN是第一个被提出的基于密度的聚类算法。而密度主要通过两个基本参数进行定义：空间半径 和密度阈值MinPts.

DBSCAN基本概念：

算法的主要缺点是它的运算时间复 ,因此对海量空间数据的聚类过程需要经过一个无法忍受的耗时。它的另一个缺陷是无法支持多密度聚类埋枝、增量聚类和并行计算。许多工作针对这些问题进行了研究他们可以被概括为两大类工弯纳敏作：⑴算法改进；（2）算法并行化。传统的改进方法采用空间索引技术来快速锁定数据对象。GirDBSCAN被称为最先进的DBSCAN算法它基于网格划分策略极大的减低了算法的时间复杂度，且没有计算精度损失。得益于网格的超规则空间结构，任意两个格子之间的最短空间距离可以很容易被获取。对于任意点 ，其关于 的近邻点只存在于一个固定的格子集合范围内；换言之，那些格子集合范围外的点一定不是其的近邻点，因此这些点与点 之间的距离计算可以被省略，从而提高DBSCAN算法的计算效率。基于这个想法，Gunawan将整个网格划分为以 为边长的正方形格子，用于2维空间数据的基于密度聚类计算，使得每个正方格子内的最大空间距离为因此一旦格子内的点的数量达到或超过MinPts，则该格子里的所有点都是核心点，且属于同一个簇。因此一个簇可以通过密度相连格子和密度可达格子的最大集合进行计算，从而省略了许多点与点之间的距离计算。同时采用了Voronoi图技术，进一步改进了DBSCAN算法的运算效率。但是，构建一个Voronoi图本身需要消耗大量的时间。基于这个想法，Gan和Tao提出了一种关于p近似DBSCAN算法来获得近似精度的计算结果，但只需要关于N的线性计算时间，用于取代传统的DBSCAN算法。

1.4基于网格的聚类

基于网格聚类算法将数据空间划分为规则的互不相交的格子，再将所有的数据对象映射带网格中基于格子进行聚类。总结一下就是：将对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网状结构，所有聚类都在这个网状结构上进行。

我们将学习一下STING算法以及CLIQUE算法。

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多距离空间聚类分析怎么输出

此工具需要使用投影数据来准确测量距离。

工具输出表包含以下字段：ExpectedK 和 ObservedK，分别包含 K 预期值和 K 观测值。由于应用了 L(d) 变换，因此 ExpectedK 值始终与距离值相匹配。DiffK 字段包含 K 观测值与 K 预期值的差值。如果指定了置信区间选项，则附加字段 LwConfEnv 和 HiConfEnv 也将包含在输出表中。这些字段包含工具的每个迭代（由距离段数量参数指定）的置信区间信息。K 函数还可以创建图层汇总结果。

如果特定距离的 K 观测值大于 K 预期值，则与该距离（分析尺度）的随机分布相比，该分布的聚类程度更高。如果 K 观顷兆测值小于 K 预期值，则与该距离的随机分布相比，该分布的离散程度更高。如果 K 观测值大于 HiConfEnv 值，则该距离的空间聚类具有统计显著性。如果 K 观测值小于 LwConfEnv 值，则该距离的空间离散具有统计显著性。有关解释的其他信息，请参考多距离空间聚类分析（Ripley's K 函数）的工作原理。

启用以图形方式显示结果参数可以创建汇总工具结果的折线图。预期结果以蓝线表示，而观测结果则以红线表示。观测线在预期线之上表明数据集在该距离内表现为聚类。观测线在预期线之下表明数据集在该距离内表现为离散。折线图以图层方式创建。这些图层是临时图层，会在关闭 ArcMap 时被删除。如果您右键单击该图层并选择保存，则该图表会被写入到“图表文件”。如果在保存图表后保存地图文档，则此图表文件的链接会通过绝敬 .mxd 保存。有关图表文件的详细信息，请参阅浏览和显示包含图表的数据。

对于线和面要素，距离计算中会使用要素的质心。对于多点、折线或由多部分组成的面，将会使用所有要素部分的加权平均中心来计算质心。点要素的加权项是 1，线要素的加权项是长度，而面要素的加权项是面积。

权重字段最适用于表示事件数或计数雀宏租。

聚类分析的基本步骤

聚类分析的主要步骤

聚类分析的主要步骤

1.数据预处理，

2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，

3.聚类或分组，

4.评估输出。

数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新轿闹的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立友盯点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。

既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域，一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性。

将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。CrispClustering，它的每一个数据都属于单独的类；FuzzyClustering，它的每个数据可能在任何一个类中，CrispClustering和FuzzyClusterin是划分方法的两个主要技术，划分方法聚类是基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类，其他的聚类方法还包括基 于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类。

评估聚类结果的质量是另一个重要的阶段，聚类是一个无管理的程序，也没有客观的标准来评价聚类结果，它是通过一个类有效索引来评价，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选好帆和择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。

关于空间聚类分析和空间聚类分析概念的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。