聚类分析在城市居住环境分类中的应用
宜居城市因子与聚类分析PPT课件
社会治安
良好的社会治安能够保障 居民的生命财产安全，提 高城市的宜居性。
文化氛围
丰富的文化氛围能够满足 居民的精神需求，提高城 市的吸引力。
基础设施因子
交通设施
完善的交通设施能够提高城市的 通达性和便利性，包括公共交通、
道路网络等。
公共服务设施
提供完善的公共服务设施能够满足 居民的基本生活需求，如学校、医 院、公园等。
不同类型的城市在发展过程中面临的问题和挑战不同，因此需要深入研究不同 类型城市的宜居性，提出更有针对性的建议和措施。
加强国际比较研究
通过比较不同国家和地区的城市宜居性，可以借鉴国际先进经验和做法，推动 我国宜居城市建设水平的提高。
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03 宜居城市因子分析
自然环境因子
01
02
03
空气质量
良好的空气质量是宜居城 市的重要因素，包括减少 空气污染和提升空气质量 监测水平。
水资源
提供安全、充足的饮用水 和良好的水环境是宜居城 市的基本要求。
气候条件
适宜的气候条件能够提高 居民的生活质量和幸福感。
社会经济因子
经济发展水平
经济发展水平是衡量一个 城市是否宜居的重要指标， 包括就业机会、经济发展 潜力等。
城市间比较
通过比较不同城市在各个因子上的得分，我们发现了一些城市在某些因子上的优势和劣势 。例如，一些城市在环境质量上得分较高，但在基础设施和社会安全上得分较低。
对宜居城市建设的建议
01
重视环境质量
为了提高城市的宜居性，政府和企业应加大对环境保护的投入，提高环
境质量。这包括加强空气质量监测、推广清洁能源、增加绿地等措施。
聚类法选址
聚类法选址聚类法选址是指利用聚类分析方法，在众多备选地点中，根据一定的标准和方法对这些地点进行分组，以便确定最适合所需条件的地点。
在城市规划、商业选址、旅游开发等领域，聚类法选址都有着重要的应用价值。
首先，聚类法选址在城市规划中发挥着重要作用。
随着城市化进程不断加快，城市面临着用地紧缺、交通拥堵、环境污染等问题。
通过聚类法选址，可以将城市分成不同的区域，根据不同的功能需求和发展方向进行规划和布局。
例如，商业中心、居住区、生态绿地等功能区域的划分可以更加科学合理，使城市发展更加有序和可持续。
其次，聚类法选址在商业选址中也具有重要价值。
对于企业而言，选择一个适合经营的地点至关重要。
通过聚类分析，可以根据顾客的消费需求、竞争对手情况、交通便捷性等因素，将潜在的选址地点进行分类和评估，找到最适合经营的地点。
这有助于提升企业的竞争力，降低经营风险，实现更好的商业效益。
此外，聚类法选址在旅游开发中也有着重要的应用。
旅游目的地的选择直接影响着游客的满意度和旅游体验。
通过聚类方法，可以将各个旅游地点按照特色、景点品质、交通便捷度等因素进行分类，有针对性地开展旅游资源整合和开发。
这有助于提升旅游目的地的知名度和吸引力，增加游客数量，推动当地旅游业的繁荣发展。
在实际应用中，聚类法选址需要根据具体的问题场景和要求进行调整和改进。
不同领域的选址需求有所不同，需要结合实际情况确定合适的聚类方法和评价指标。
此外，完善的数据采集和分析也是聚类法选址的关键环节，保证选址结果的科学性和可靠性。
总的来说，聚类法选址作为一种有效的选址分析方法，在城市规划、商业选址、旅游开发等领域具有广泛的应用前景。
通过科学合理地应用聚类分析方法，可以更好地满足不同领域的选址需求，为城市发展、企业经营和旅游业发展提供有力支撑，促进经济社会的可持续发展。
1。
因子分析和聚类分析法在安徽省城市居民生活质量评估中的应用_孟纳纳
孟纳纳
（安徽大学社会与政治学院，安徽 合肥 ２３０６０１）
［摘要］文章根据 ２０１４ 年安徽省统计年鉴数据，从经济、环境和社会三个方面构建了城市居民生活质量
评价的指标体系，然后选取 １６ 个城市的数据作为样本，进而运用因子和聚类分析法对各个城市
居民生活质量进行比较、分析、评价，得出简要论断，最后提出几点对策与建议。
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化发展，是政府城市绿地养护管理机制改革的需要，同 时也是推动生态文明城市建设的需要。促进城市绿地养 护管理的可持续发展，就要不断构建并完善各项城市化 管理和养护体系，并提高各项养护标准。
参考文献： ［１］张雷．鞍山市公共绿地管理与市场化探索研究［Ｊ］． 经营
表达的足够的信息，因此选择了 3 个公共因子。
3.因子变量命名
普遍认为，因子负载的绝对值大于 0.3 是显著的，因
此，越大绝度值的因子负载在解释因子时发挥的作用也
就越大。把公共因子和经旋转后的因子载荷矩阵结合起
来就可对各公共因子变量进行命名:第一个因子变量包
括人均地区生产总值、城镇居民年人均可支配收入、城
（一）数据来源及其标准化处理 文章抽选了安徽省的合肥市、马鞍山市、蚌埠市、芜 湖市、淮北市、黄山市、淮南市、滁州市、亳州市、池州市、 宣城市、六安市、宿州市、安庆市、阜阳市、铜陵市共 16 个城市，分析各个城市的有关生活质量的 10 个指标数 据。在数据可获得的基础上，文章选用的是 2014 年安徽 省统计年鉴的数据，并对原始的指标数值进行了标准化 处理。 （二）因子分析和聚类分析在安徽省城市居民生活质 量评价中的应用 1.计算相关系数矩阵并进行统计检验 基于标准数据的相关系数矩阵和测试结果，可见各 指标之间的相关系数的绝对值大多在 0.3 以上，这表明 该相关性是比较大的，并且，KMO＝0.764 ＞0.5，一般认为 KMO 的值大于 0.5，就可做因子分析。
聚类算法的常见应用场景解析
聚类算法的常见应用场景解析一、电商行业如今的电商行业已经成为人们生活中不可或缺的一部分，对于电商平台而言，用户群体的分析和分类是非常重要的。
通过聚类算法，电商平台可以对用户进行分群，从而更好地推动个性化营销。
例如，通过对用户购买行为和偏好进行聚类分析，电商平台可以将用户分成不同的群体，然后根据不同群体的特点来推送不同的商品推荐和促销活动，从而提高用户的购买意愿和购买频次。
二、医疗行业在医疗行业中，聚类算法可以用于疾病的分类和诊断。
通过对患者的临床表现和病史数据进行聚类分析，可以将患者分成不同的病情类别，从而帮助医生更快速、更准确地进行诊断和制定治疗方案。
此外，聚类算法还可以用于药物研发和临床试验，帮助科研人员找到更有效的治疗方案。
三、金融行业在金融行业中，聚类算法可以用于客户分类和风险控制。
银行可以通过聚类算法对客户进行分群，识别出高价值客户和潜在风险客户，从而针对不同群体制定不同的营销策略和风险控制策略。
此外，聚类算法还可以用于信用评分和个人征信，帮助银行更准确地评估客户的信用风险。
四、城市规划在城市规划领域，聚类算法可以用于对城市居民的行为和偏好进行分析，帮助城市规划者更好地了解和预测城市居民的需求和行为。
通过对城市居民的聚类分析，可以为城市规划提供数据支持，帮助规划者更科学地制定城市建设和发展方案。
五、互联网广告在互联网广告领域，聚类算法可以用于对用户行为和偏好进行分析，从而实现精准营销。
通过对用户的聚类分析，广告主可以将广告精准地推送给不同群体的用户，提高广告的投放效果和转化率。
此外，聚类算法还可以帮助广告主发现潜在的用户群体和市场机会，从而更好地制定营销策略和推广方案。
六、自然资源管理在自然资源管理领域，聚类算法可以用于对自然资源的分类和监测。
例如，通过对遥感数据进行聚类分析，可以实现对土地利用类型的自动识别和监测，帮助政府部门更好地制定土地利用规划和资源保护政策。
七、社交网络在社交网络领域，聚类算法可以用于对用户的社交行为和网络关系进行分析，帮助社交平台更好地理解和挖掘用户的社交需求和兴趣。
空间聚类分析及应用
空间聚类分析及应用空间聚类分析是一种分析空间数据的方法，其主要目的是将具有相似属性的空间对象聚集到一起。
在空间聚类分析中，通常使用距离度量来衡量空间对象之间的相似性，并基于相似性构建聚类模型。
聚类模型可以将空间数据划分为不同的群集，每个群集内的空间对象具有相似的特征。
空间聚类分析在许多领域中都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1. 城市规划：空间聚类分析可以用于确定城市中心或商业区的位置。
通过分析空间数据，能够找到具有相似特征的区域，从而帮助决策者做出最佳的规划决策。
2. 环境研究：研究人员可以使用空间聚类分析来识别环境热点区域。
例如，在研究环境污染时，可以通过聚类分析找到受污染程度相似的区域，以便采取相应的对策。
3. 交通规划：空间聚类分析可以用于交通规划，例如确定最佳的公共交通线路或站点。
通过聚类分析，可以识别出相对集中的人口区域，从而优化交通设施的布局。
4. 电子商务：在电子商务中，空间聚类分析可以帮助企业确定最佳的销售区域。
通过分析潜在客户的空间分布，可以找到潜在市场的热点区域，以便开展精确的市场推广活动。
在实际的空间聚类分析中，通常使用不同的聚类算法来实现。
以下是几个常用的算法：1. K-means算法：K-means算法是一种常见的聚类算法，也适用于空间聚类分析。
该算法通过迭代计算空间对象与聚类中心之间的距离，并将对象划分到最近的中心点所代表的聚类中。
2. DBSCAN算法：DBSCAN算法是一种密度聚类算法，它能够自动发现具有不同密度的簇。
该算法通过定义邻域半径和最小对象数来确定核心对象，并将其他对象划分到核心对象的簇中。
3. 层次聚类算法：层次聚类算法通过逐步合并或分割聚类来构建聚类层次结构。
该算法可以根据不同的相似性度量和连接方式来实现，例如单链接、完全链接和平均链接。
总之，空间聚类分析是一种有力的数据挖掘工具，可以帮助我们理解和利用空间数据。
通过深入研究和应用空间聚类分析，我们能够更好地理解和管理空间相关的问题，并为决策提供科学依据。
聚类分析在现实中的应用
聚类分析在现实中的应用聚类分析是一种常用的机器学习方法，可以将类似的数据点归为一类。
通过找到数据点之间的相似性和相互关系，聚类分析可以帮助我们发现数据中的模式和隐藏的结构。
在现实生活中，聚类分析有着广泛的应用。
1.市场细分：聚类分析可以帮助企业将顾客划分为不同的市场细分。
通过分析顾客的消费行为、偏好和特征，企业可以了解不同市场细分的需求和特点，并根据这些特点制定有针对性的市场营销策略。
2.人群分类：聚类分析可以帮助社会科学家和市场调研人员将人群划分为不同的分类。
比如，在城市规划中，可以将居民按照收入、职业和居住区域等因素进行聚类，以了解不同人群的需求和生活方式，从而为城市规划提供参考。
3.图像分析：聚类分析可以用于图像处理和分析中，帮助识别和分类图像。
通过对图像中的像素进行聚类，可以将图像分割成不同的区域，从而实现目标检测、图像识别和图像分析等应用。
5.医学诊断：聚类分析可以用于医学领域，帮助医生对疾病进行分类和诊断。
通过对患者的病历、症状和生理指标等进行聚类分析，可以帮助医生了解不同疾病之间的关系，从而提供更准确的诊断和治疗建议。
6.推荐系统：聚类分析可以用于推荐系统中，帮助推荐个性化的产品或服务。
通过将用户划分为不同的群体或兴趣类别，可以根据用户的消费行为和偏好进行推荐，提高推荐系统的准确性和用户满意度。
7.网络安全：聚类分析可以用于网络安全领域，帮助识别和防止恶意活动。
通过对网络流量和日志数据进行聚类分析，可以发现异常行为和潜在威胁，并及时采取相应的安全措施。
8.交通流分析：聚类分析可以帮助交通规划者和城市管理者分析交通流量和拥堵情况。
通过对交通数据进行聚类分析，可以了解交通流量的分布和变化趋势，从而优化交通网络和改善交通状况。
总之，聚类分析在现实生活中有着广泛的应用。
无论是市场调研、社会科学研究还是医学诊断等领域，聚类分析都可以帮助我们发现数据中的模式和结构，提取有价值的信息，从而辅助决策和解决实际问题。
聚类分析应用
聚类分析简介
▪ 聚类分析的算法选择
1.根据数据集的特点和聚类目的选择合适的聚类算法，例如对于大规模数据集可以采用高效的 划分聚类算法，对于形状复杂的簇可以采用密度聚类算法。 2.对于不同的聚类算法，需要了解它们的优缺点和适用场景，以便在实际应用中选择最合适的 算法。 3.聚类算法的选择需要考虑数据的维度、规模、分布等因素，以及聚类结果的解释性和可用性 。 以上是关于聚类分析简介的三个主题内容，希望能够帮助到您。
聚类分析应用
目录页
Contents Page
1. 聚类分析简介 2. 聚类分析方法 3. 数据预处理 4. 距离度量方法 5. 聚类质量评估 6. 常见聚类算法 7. 聚类应用案例 8. 总结与展望
聚类分析应用
聚类分析简介
聚类分析简介
▪ 聚类分析简介
1.聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据相似性进行分组，使得同一组 （即簇）内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽可能不同。 2.聚类分析可以应用于各种领域，如数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学等，帮助研 究者发现数据中的内在结构和规律。 3.常见的聚类算法包括划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类等，不同的算法有着不同的 优缺点和适用场景。
▪ 共享最近邻聚类
1.共享最近邻聚类是一种基于数据点之间共享最近邻信息的聚 类方法，通过计算数据点之间的相似度，实现簇的划分。 2.共享最近邻聚类算法对噪声和异常点有较好的鲁棒性，可以 处理形状复杂的簇和高维数据，但计算复杂度较高。 3.通过改进相似度计算方式、引入近似算法或结合其他技术， 可以优化共享最近邻聚类的性能和可扩展性。
常见聚类算法
▪ 密度峰值聚类
1.密度峰值聚类是一种基于密度的聚类方法，通过寻找具有最 高局部密度的数据点作为聚类中心，实现簇的划分。 2.密度峰值聚类算法不需要预先设定簇的数量，对形状复杂的 簇和噪声有较好的鲁棒性，但计算复杂度较高。 3.通过优化密度峰值定义方式、引入核函数或结合其他算法， 可以提高密度峰值聚类的性能和效率。
聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的应用
聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的应用安徽大学笪婷婷、邹委员、武锦摘要随着我国工业化进一步的发展，人们的生活也进一步的提高。
伴随着经济的发展，环境也受到了一定的影响，国家也相应的提出了人与自然和谐相处的可持续发展战略。
本文基于国家的政策，考虑工业化过程中城市空气的污染情况，提出相应的合理建议，从而使工业化过程中我们的环境也能受到更好的保护！聚类分析是目前最有前景的数据分析方法之一，它不仅能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每一个簇的特点，还能集中地对某些特定的簇作进一步的分析。
对空气污染区域划分的聚类分析，不仅能合理的分析我国各地区空气污染的情况，还可以对我们工业化发展的伟大蓝图提出我们瀚渺的建议，维护我们广大城市居民的切身利益！本文首先对几种聚类方法进行了介绍和比较，然后在对我国空气污染现状分析中，运用了系统聚类分析方法。
首先，我们采用了组内连接聚类分析方法对我国的空气污染区域按照污染程度的不同进行了划分；其次，我们又采用了中位数聚类分析法对我国的空气污染区域按照不同地区的废气处理情况进行了划分；最后我们又采用了质心聚类分析法对各污染区域按年度的不同进行划分。
我们用所选的三种数据进行聚类，产生的七个类是在整体上是一致的。
这就表明，空气污染程度与废气处理的力度是成正相关的。
为了说明系统聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的合理性，我们又采用了k-means方法进行聚类，所得的聚类结果与运用系统聚类法的结果相似。
从而进一步说明分类的合理性。
根据聚类结果，我们提出了一些相关的防治空气污染的建议。
相关部门应该按照污染地区的分类有针对性的制定相关策略，因地制宜，对污染程度相近的地区采用合理的方式进行治理。
关键词：聚类方法；系统聚类法；中位数聚类分析；组内连接聚类分析；质心聚类分析The Application of Cluster Method in Air PollutionRegional Division of Our CountryAbstractWith the further development of the industry in our country, people have undergone general improvement. However, the environment is accordingly suffering some attack from the progress of economy. The government has launched the strategy of sustainable development in order to build harmonious relationship between human and nature. Based on the policy of our government, taking the pollution in urban area into consideration, our article gives some corresponding advices to protect our environment in the industrialization.Cluster method is one of the most promising methods in data analysis. Not only can it act as an independent tool to obtain the information of data distribution and observation of the characteristics of each cluster, but also do further analysis for some particular clusters. Using the cluster method in the analysis of division for polluted urban area, we can do reasonable analysis and get acquaintance of condition of air pollution in different places. Our trivial recommendations will be come up for the blue sky of our industry development and safeguarding the vital interests of the city dwellers.At the beginning of this paper, more than one kind of cluster method will be introduced and compared in this paper. Furthermore, systematic cluster methods will be applied in the division of the current air pollution circumstances. Firstly, we use team linked cluster method to divide regions according to the pollution degree. Secondly, we use median cluster method in accordance with the pollutant disposal of different areas. Lastly, we use centroid cluster method by judging the annual condition of air pollution. We cluster these three kinds of data, finding that seven categories we produce are accordant on the whole, which suggests that pollution degree is positively related to the strength we depose.To illustrate the rationality of systematic cluster method applied in air pollution regional division, we utilize k-means to cluster. To our happiness, the result we obtain is quite similar to that of systematic cluster method, which shows the rationality.According to the clustering results, we put forward some relevant suggestions for the prevention and control of air pollution. Relevant departments should formulate relevant strategies based on the classification of pollution areas, and take suitable measures for local conditions. Also we should depose the pollution in similar levels in a reasonable way. Keywords: : cluster system clustering method; median cluster analysis; connection cluster analysis within the group; a centroid cluster analysis一.研究背景我国经济的快速增长，工业化、城市化的发展使得GDP年增长率达到8％～9％。
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聚类分析在城市居住环境分类中的应用蒋佩钊（兰州交通大学电子与信息工程学院，计算机应用）摘要：随着经济的发展，城市居民对自身居住环境的关注越来越高。
本文通过选取国家统计年鉴（2010年）有关城市空气质量和城市噪音指数的数据，先对数据进行的基本处理和分析，再使用聚类分析的方法，通过MATLAB编程，对部分省会城市进行聚类，并分成4类，对每一类城市给出评价。
关键词：聚类分析；API；噪音；城市居住环境中图分类号：X240引言随着人民生活水平的日益提高和社会经济的不断发展，人们对自身生活环境质量的要求越来越高，对居住环境的要求也相应相对增高，对城市的空气质量的提高和噪音的降低越来越重视，环保意识也越来越强。
空气的洁净程度直接影响着人们的各种活动，出于健康安全等方面的考虑，广大市民越来越关注自己所居住城市的环境质量状况。
近年来，随着人们对空气质量的日益关注，控制城市大气污染，改善环境质量的呼声日益强烈。
本文通过对部分省会城市的居住环境数据进行处理和聚类分析，对省会城市居住环境进行分类，并对一些城市环境的提高提出一些建议。
本文主要考虑可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到二级以上天数占全年比重、道路交通噪声、区域环境噪声。
1空气污染指数概况随着我国国民经济的快速发展，城市规模的不断扩大，城市各类工程的不断开展，给城市空气质量带来了严峻的挑战，城市地区的空气环境质量问题越来越受到重视。
尤其是20世纪80年代以来，由于经济持续高速增长，使得环境压力明显增大，长期积累的环境风险开始出现，一些大中城市的空气质量有恶化的趋势。
大气污染源和环境污染物不断增加，污染范围不断扩大，以SO2，NO x，TSP为主要污染物的大气污染问题日趋严重，对资源、环境的巨大冲击日益威胁着可持续发展的基础。
1.1空气污染指数的概念空气污染指数（Air Pollution Index，API）是一种反映和评价空气质量的方法，就是将常规监测的几种空气污染物的浓度简化成为单一的概念性数值形式、并分级表征空气质量状况与空气污染的程度。
其结果简明直观，使用方便，适用于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。
有利于普通公众了解空气环境质量的优劣。
1.1.2空气污染指数分级浓度限值空气污染指数是根据环境空气质量标准和各项污染物的生态环境效应及其对人体健康的影响，来确定污染指数的分级数值及相应的污染物浓度限值。
空气污染指数的范围从0～500，其中50、100、200分别对应于中国空气质量标准中日均值的1、2、3级标准的污染物浓度限值，500 点则对应于对人体健康产生明显危害的污染水平。
空气污染指数分级的浓度限值见表1-1。
目前计入空气污染指数的项目暂定为：二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物。
根据各地空气污染特点，本地监测站的技术水平和监测能力，经国家监测总站论证，国家环保部批准后，可选测其他项目，以便于全面反映城市污染状。
Concentration(mg/m3)API value SO2NO2PM1050 0.05 0.08 0.05100 0.15 0.12 0.15200 0.80 0.28 0.35表 1-1 中国国家环保部公布的空气污染指数对应的污染物浓度限值1.1.3污染指数的计算方法空气污染分指数I i，可由实测的浓度值按照分段方程计算。
设I 为某污染物的污染指数，C 为该污染物的浓度。
则：()小小小大小大I C C C C I I I +--=- (1-1)式（1-1）中：C 大与C 小：在API 分级限值表（表1-1）中最贴近C 值的两个值，C 大为大于C 的限值，C 小为小于C 的限值。
I 大与I 小：在API 分级限值表（表1-1）中最贴近I 值的两个值，I 大为大于I 的值，I 小为小于I 的值。
污染指数的计算结果只保留整数，小数点后的数值全部进位。
各种污染物的污染分指数计算出以后，取最大者为该城市的空气污染指数：()n I I I API ,,max 21=该项污染物为该城市空气中首要污染物。
当各污染物的污染分指数值均小于50时，则不报告首要污染物。
1.1.4 用空气污染指数评价空气质量空气污染指数 API空气质量状况及空气质量级别对健康的影响建议采取的措施0～50 优Ⅰ可正常活动51～100 良Ⅱ 101～150 轻微污染Ⅲ 1 易感人群症状有轻度加剧，健康人群出现刺激症状心脏病和呼吸系统疾病患者应减少体力消耗和户外活动151～200轻度污染Ⅲ 2表 1-2 空气污染指数范围及相应的空气质量类别通过上述空气污染指数的计算，得出了城市空气中各污染物的分指数，取三 者之中最大者为该城市空气污染指数，并确定城市空气的首要污染物。
根据空气污染指数范围及相应的空气质量级别（表1-2），判断该城市空气质量级别、空气 质量的描述及对人体健康的影响。
1.1.5 空气污染指数总结根据附录二的数据，我们可以计算出各个城市的API 数值，见表1-3。
表 1-3 各个城市的API1.2城市噪音城市噪音主要包括道路交通噪声和区域环境噪声。
噪声从物理学观点讲，就是各种不同频率和声强的声音无规律的杂乱组合；从生理学观念来看，就是干扰人们休息、学习和工作的声音。
它不仅影响人们的工作、学习和生活，而且对人体健康产生多方面的危害。
噪声能引起人们的精神、情绪、心理及身体等诸多方面的变化，导致职业性的紧张、烦恼。
实验表明，40～50dB的噪声就开始对人的睡眠产生影响。
在非睡眠状态下，70dB以上的噪声就会对听力有损害，80～85dB的噪声会造成听力的轻度损伤，长时间接触85dB以上的噪声，会造成少量噪声性耳聋。
噪声作用于中枢神经系统，使交感神经紧张，使人心跳加快，心率不齐，血压升高等。
越来越多的证据表明，65～75dB的噪声对心脏病和高血压有影响。
心血管疾病是目前死亡率最高的疾病之一，而噪声又是引发和加重心血管疾病的重要原因之一，尤其对年老体弱者更是如此。
道路交通噪声一般指机动车辆在交通干线上运行时所发出的超过国家标准，晚间55dB的声音。
调查资料表明，我国城市的环境噪声85%来自交通噪声，它不仅影响人们的工作、学习和生活，而且对人体健康产生多方面的危害。
噪声能影响驾驶者的心理变化，使驾驶者疲惫，思维紊乱，注重力难以集中，轻易引起交通事故。
道路交通噪声平均值，是指城市建成区内经认证的交通干线各路段监测数据，按其长度加权的等效声级平均值。
按国家环保模范城市考核要求，道路交通噪声平均值要小于70分贝。
城市区域环境噪声一般是指城市五类区域的环境噪声最高限值。
0类标准适用于疗养区、高级别墅区、高级宾馆区等特别需要安静的区域；1类标准适用于以居住、文教机关为主的区域；2类标准适用于居住、商业、工业混杂区；3类标准适用于工业区；4类标准适用于城市中的道路交通干线道路两侧区域，穿越城区的内河航道两侧区域。
本标准适用于城市区域。
乡村生活区域可参照本标准执行。
区域环境噪声平均值，是指城市建成区内经认证的环境噪声网格监测的等效声级的算术平均值。
按国家环保模范城市考核要求，区域环境噪声平均值要小于60分贝。
国控主要城市的道路交通噪声监测情况和区域环境噪声监测情况参见附录2。
1.3 数据初步处理我们都采用指派方法确定隶属函数，使用偏小型模糊分布，采用梯形分布。
1.3.1空气污染指数处理由于API大于100时，就会对健康产生影响，所以，当API大于100时，我们认为其率属于空气质量好的隶属度为0；当API小于50时，空气质量是优，所以，当API 小于50时，我们认为其率属于空气质量好的隶属度为1。
故API对空气质量好的隶属函数为：1.3.2噪音指数处理对于噪音数据的处理我们采用和API相似的方法。
根据国家环保模范城市考核的要求，我们认为当道路交通噪声平均值大于70分贝时，我们认为其率属于城市道路交通噪音低的隶属度为0，道路交通噪声平均值小于65分贝时，我们认为其率属于城市道路交通噪音低的隶属度为1，故城市道路交通噪音对城市道路交通噪音低的隶属函数为：同样，根据国家环保模范城市考核的要求，我们认为当区域环境噪声平均值大于60分贝时，我们认为其率属于城市区域环境噪音低的隶属度为0，区域环境噪声平均值小于45分贝时，我们认为其率属于城市区域环境噪音低的隶属度为1，故城市区域环境噪音对城市区域环境噪音低的隶属函数为：⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤-<=⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤--<=.100,0,10050,50100,50,1.,0,,,,1)(~1xxxabxbxaabxbaxxA⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤-<=⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤--<=.70,0,7065,570,65,1.,0,,,,1)(~2xxxabxbxaabxbaxxA我们取城市道路交通噪音对城市交通干线噪音低的隶属度和城市区域环境噪音对城市区域环境噪音低的隶属度两者中的最小值作为城市噪音对城市噪音低的隶属度，我们可以计算出各个城市噪音对城市噪音低的隶属度，见表1-4。
表 1-4 各个城市噪音对城市噪音低的隶属度2 模糊聚类分析模糊聚类分析，是从模糊集的观点来探讨事物的数量分类的一类方法。
近年来，模糊聚类分析方法在地理分区与地理事物分类研究中得到了广泛地应用。
2.1 问题分析表 2-1 城市居住环境的模糊聚类分析采用的指标⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤-<=⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤--<=.60,0,6045,570,45,1.,0,,,,1)(~3x x xa b x b x a ab x b a x x A对不同城市的城市居住环境的模糊聚类分析我们采用三个指标：API 对空气质量好的隶属度，城市噪音对噪音低的隶属度和空气质量达到二级以上天数占全年比重（%）。
原始数据矩阵设为X 。
2.2 数据标准化需要做如下两种变换。
1) 平移·标准差变换),,2,1;,,2,1(m k n i s x x x kkik ik==-='，其中()∑∑==-==ni kikk ni ikk x x ns x n1211,1经过变换后，每个变量的均值为0，标准差为1，但是这样得到的ikx '还不一定在区间[]1,0上。
2) 平移·极差变换{}{}{}),,,2,1(minmaxmin 111m k x x x x x ikni ikni ikni ikik='-''-'=''≤≤≤≤≤≤显然有10≤''≤ikx 。
X 经过平移·标准差变换和平移·极差变换后变为：0.379840.29 0.055556 0.55039 0.49 0.925930.46512 0.44 10.85271 0.76 0.22222 0.71318 0.4 0.11111 0.8062 0.65 0.7037 0.5814 0.49 0.74074 0.75969 0.69 0.055556 0.6124 0.5 0.77778 0.70543 0.53 0.33333 0.65891 0.39 0.055556 0.90698 0.86 0.277780.86047 0.71 00.45736 0.27 0.33333 0.66667 0.51 0.944440.75194 0.58 00.86047 0.8 0.38889 0.97674 1 0.333330.51938 0.45 10.6124 0.39 0.11111 0.860470.76 0.72222 10.830.33333 0.96899 1 0.22222 0.527130.370.85185 00 0.48148 0.713180.6 0.870372.3 标定（建立模糊相似矩阵）设论域{}{}im i i i n x x x x x x x U ,,,,,,2121==，依照传统聚类方法确定相似函数，建立模糊相似矩阵，i x 与j x 的相似程度()j i ij x x R r ,=。