基于聚类的空间数据可视化方法
聚类分析和可视化
凝聚法和分裂法的比较
分裂算法快速（运算复杂度为nlgn,n2)，但
不一定得到更好的结果，也不一定能非常准 确反映数据的结构特征。
凝聚法运算复杂度（n2,n3)
比较不同的聚类方法的聚类结果
聚类树的切割
系统聚类
系统聚类是目前基因聚类中最常用的方法之
一，因为它仅需要确定类的合并规则和相似 性度量指标．且得到的系统树图便于对基因 间的相似性进行评价。它的主要缺点在于基 因的分类数需要由用户确定，且当相似短阵 较大时计算量较大。
利用相关系数计算距离
平均点积
向量间的角度 协方差
Pearson相关距离
第二节 聚类算法
聚类算法任务就是寻找到最优函数C，使得
类内的非相似性最小。
聚类算法常被分为两大类：分割方法和系统
方法。分割方法把观测个体最优地分割到固
定数目的类中，系统方法将产生类的嵌套式
的分类序列。
一、系统聚类
确定相似性指标
第一节 相似性或距离的度量
n维空间中的两个点x、y间的距离d具有如下
属性：
1)
对称性: d(x,y)＝d(y,x) 指从x到y的距离等于y到x
的距离
2)
非负性: d(x,y) ≥0 指两点x,y间的距离大于或等于0
3)
三角不等性: d(x,y) ≤d(z,x)十d(z,y)指两个点
利用极差标化欧氏距离
二、马氏距离
马氏距离（Manhattan
distance)，又称为
city-block距离
三、Chebychev（最大）距离
使用在n次实验中两个基因测量值差别最大的
值作为两个基因间的距离。
四、Minkowski距离
空间数据分析方法有哪些(两篇)2024
空间数据分析方法有哪些（二）引言概述空间数据分析是一种重要的数据分析方法，在众多领域包括城市规划、地理信息系统、环境管理和农业等方面具有广泛应用。
本文将就空间数据分析方法进行详细的介绍和阐述，希望能够帮助读者更好地了解和运用这些方法。
正文内容一、地理分析工具1. 空间插值方法- 空间插值方法是一种将已知数据点的值推断到未知区域的方法。
常用的空间插值方法有反距离权重法、克里金法和径向基函数插值法。
这些方法可以通过数学模型推断出未知区域的值，从而帮助分析人员进行更加准确的决策。
- 反距离权重法假设周围已知点的权重与距离的倒数成正比，通过加权平均的方式来估计未知点的值。
克里金法则基于空间半变异函数对已知点进行插值，可以得到更加平滑的结果。
径向基函数插值法则使用基函数对已知点进行插值，可以灵活地应用于不同类型的数据。
2. 空间聚类方法- 空间聚类方法是对空间数据进行聚类分析的方法。
常用的空间聚类方法有基于密度的聚类和基于网格的聚类。
基于密度的聚类方法将空间数据划分为高密度和低密度区域，从而得到聚类结果。
基于网格的聚类方法则将空间数据划分为网格，并且根据网格内数据的特征进行聚类分析。
- 空间聚类方法在城市规划和地理信息系统等领域具有重要的应用。
通过空间聚类，可以发现具有相似特征的空间对象，从而更好地理解和分析空间数据。
3. 空间相关性分析- 空间相关性分析是研究空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间相关性分析方法有空间自相关分析和空间回归分析。
空间自相关分析可以帮助分析人员理解空间数据的空间分布模式，了解空间数据之间的依赖关系。
空间回归分析则是研究空间数据之间的线性关系，并进行回归分析。
- 空间数据的相关性分析可以帮助分析人员发现隐藏在数据背后的规律和关系，从而做出更加准确的决策。
4. 空间网络分析- 空间网络分析是研究网络结构和空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间网络分析方法有路径分析、中心性分析和聚类分析。
基于聚类分析的数据关联与可视化研究的开题报告
基于聚类分析的数据关联与可视化研究的开题报告一、研究背景和意义随着互联网和物联网技术的快速发展，各类数据呈现出爆发式增长的趋势，如何从数据中挖掘有用信息和知识成为当今极具挑战性的任务之一。
数据关联分析是处理这类问题的常见方式之一，旨在通过分析不同数据之间的关系，发现数据背后潜在的规律和模式，提供可视化的方式来展现数据之间的联系。
聚类分析作为数据挖掘中一个重要的技术手段，可以帮助将数据按照相似的特征进行聚合，并通过可视化技术展现出来，从而帮助人们快速了解数据之间的联系和规律。
因此，开展基于聚类分析的数据关联与可视化研究，将有助于探索新的数据分析方法和技术手段，提高数据分析的效率和质量，促进数据应用和业务发展。
二、研究目标和内容本研究旨在实现基于聚类分析的数据关联与可视化技术，研究内容包括以下几个方面：1. 研究聚类分析的理论原理和常见算法，选择适合研究对象的聚类算法，如k-means、k-medoids、层次聚类等。
2. 设计并实现数据预处理和聚类分析的算法流程，包括数据清洗、属性选择、特征提取、聚类分析等。
3. 开发可视化技术，将聚类分析的结果通过图形化的表示方式展现出来，如散点图、饼图、雷达图、网络图等，方便用户直观地了解不同数据之间的关联和规律。
4. 设计实验方案，使用真实或虚拟数据集对所开发的聚类分析和可视化技术进行测试和评估，验证其可行性和有效性。
三、研究方法和步骤本研究采用实验研究法，通过设计和实现算法流程、开发可视化技术以及设计实验方案等方式来实现研究目标。
具体步骤如下：1. 研究聚类分析基本理论和常见算法，确定研究对象和聚类算法。
2. 对数据集进行预处理，包括数据清洗、属性选择和特征提取等。
3. 根据选择的聚类算法设计聚类分析流程，将数据按照相似的特征进行聚合，并根据聚类结果进行可视化展示。
4. 开发可视化技术，根据聚类结果生成相应的图形化展示方式，如散点图、饼图、雷达图、网络图等。
空间数据的异常检测方法研究
空间数据的异常检测方法研究一、引言随着空间数据的不断增加和应用场景的扩展，空间数据异常检测愈发重要。
空间数据异常检测是数据挖掘领域中的一个热门问题，旨在找到那些与预期行为不符或者“不正常”的数据。
对于空间数据来说，在数据中发现异常情况有利于解决许多空间问题。
例如，对于地理信息系统（GIS）应用，能够快速、准确地发现异常数据点，辅助决策制定，提高地理信息应用的数字水平，也可以对环境、卫生、气象监测等领域提供支持。
二、空间数据异常检测方法概述1. 传统空间数据异常检测方法传统的空间数据异常检测方法主要包括基于统计学方法、基于距离方法、基于密度方法和基于分类方法等。
这些方法主要面对的问题是数据分布的偏斜性、数据纬度的增加，以及针对一定数据量所需要的计算复杂度较高等问题。
2. 基于机器学习的空间数据异常检测方法机器学习方法利用算法学习已有数据的规律性，可以避免传统方法所遇到的困难，能够有效地提高空间数据异常检测的精度和效率。
其中，深度学习模型和集成学习方法已经成为目前研究的热点，取得了不错的效果。
三、基于机器学习的空间数据异常检测方法1. 基于深度学习模型的空间数据异常检测方法深度学习模型是一种自动学习数据特征的方法，可以动态地选择特征信息，帮助分类算法提取更具代表性的特征信息。
因此，深度学习模型很适合空间数据异常检测。
常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自编码器（AE）等。
在实际应用中，一种基于深度学习模型的空间数据异常检测方法包括以下步骤：（1）数据预处理：清洗和预处理原始数据。
（2）特征提取：利用深度学习模型学习数据特征。
（3）异常检测：使用统计学方法或者阈值法对每个数据点进行分类。
（4）可视化：呈现检测结果和评估检测效果。
2. 基于集成学习方法的空间数据异常检测方法集成学习方法是通过将不同基学习器的预测结果结合在一起，从而得到更好的分类结果的一种方法。
集成学习方法简单易行，可以用于大规模、高维度和数据不平衡的空间数据异常检测。
高维数据可视化的主要方法
高维数据可视化的主要方法引言：在现代社会中，我们所获取的数据越来越多，而且这些数据往往是高维的。
高维数据的可视化是一项重要的任务，它可以帮助我们更好地理解数据的内在结构和规律。
本文将介绍高维数据可视化的主要方法，包括降维、聚类、流形学习和可视化技术等。
一、降维：降维是高维数据可视化的关键步骤之一。
在高维空间中，我们往往难以直观地理解数据的结构和关系。
而通过降维，我们可以将高维数据映射到低维空间中，从而更容易进行可视化和理解。
常用的降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和t-SNE等。
这些方法可以通过保留数据的主要信息来降低数据的维度，从而实现高维数据的可视化。
二、聚类：聚类是高维数据可视化的另一个重要方法。
聚类可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而更好地理解数据的内在结构。
在高维空间中，聚类算法往往面临着维度灾难的挑战，因为高维空间中的数据点之间的距离往往非常稀疏。
为了解决这个问题，我们可以使用密度聚类方法，如DBSCAN和OPTICS，这些方法可以通过测量数据点之间的密度来发现聚类结构。
此外，我们还可以使用基于子空间的聚类方法，如COP-KMeans和Spectral-Clustering，这些方法可以将高维数据分解为多个子空间，从而更好地进行聚类分析。
三、流形学习：流形学习是一种通过学习数据样本之间的局部关系来实现高维数据可视化的方法。
在高维空间中，数据样本往往分布在一个低维流形上，而流形学习算法可以学习这个流形的结构，并将数据映射到低维空间中进行可视化。
常用的流形学习方法包括等距映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）和拉普拉斯特征映射（LE）等。
这些方法可以帮助我们发现数据样本之间的局部关系，并在可视化中保持数据的局部结构。
四、可视化技术：除了上述方法外，还有一些可视化技术可以帮助我们更好地理解高维数据。
例如，平行坐标图可以将多个特征的变化趋势可视化为一条线，从而帮助我们发现数据中的模式和异常。
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。
其中，空间数据分析是GIS的核心功能之一，它帮助人们了解和解释地理现象，并为决策提供支持。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选，从而获取特定的空间信息。
空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。
属性查询是基于地理空间数据的属性，在数据库中执行条件查询。
空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系，如相交、包含、邻近等进行查询分析。
2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法，它以某一地理空间对象为中心，根据设定的缓冲距离，生成一系列缓冲区域。
空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。
3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据，推算未知地点的数值。
它使用插值算法，根据给定的空间数据点，在空间上生成连续的表面。
空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。
4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类，揭示地理现象的空间集聚特征。
它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。
常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系，揭示地理现象的统计特征。
它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。
二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前，首先需要对数据进行准备。
这包括收集和整理地理空间数据，将其转换为GIS所支持的数据格式，如shapefile、GeoJSON等。
空间数据的可视化表达和符号化表现
1.1、单一符号
采用大小、形状、颜色都统一的点状，线状或者 面状符号来表达制图要素。
特点：单一符号设置方法忽略了要素在数量，大 小等方面的差异，只能反映制图要素的地理位置 而不能反映要素的定量差异。
改变符号类型、 大小、颜色
注意：这里只保存显示效果，下次打开文件 时仍然是默认显示（将文件移除后重新添加 查看效果），所以在作图时要将文件作为 ArcMap文档的一部分保存；
5
符号化有两个含义：在地图设计中，地图 数据的符号化是指利用符号将连续的数据 进行分类分级、概括化、抽象化的过程。 在数字地图转换为模拟地图过程中，地图 的符号化指的是将已处理好的地图数据恢 复成连续图形，并附之以不同符号表示的 过程。
6
点状要素
通过点状符号的形状、色彩、
大小等表示不同的类型或不同的等级；
空间数据的可视化表达和符号化表现
可视化，也称作科学计算可视化，它将符号或 数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观 察其模拟和计算过程。可视化包括了图像综合， 这就是说，可视化是用来解释输入到计算机中 的图像数据，并从复杂的多维数据中生成图像 的一种工具。是地图数据的屏幕显示。
1
1)地图数据的可视化表示 可以根据数字地图数据分类、分级特
点，选择相应的视觉变量(如形状、尺寸、 颜色等)，制作全要素或分要素表示的可 阅读的地图，如屏幕地图、纸质地图或 印刷胶片等等。
2
2)地理信息的可视化表示 是利用各种数学模型，把各类统计数
据、实验数据、观察数据、地理调查资 料等进行分级处理，然后选择适当的视 觉变量以专题地图的形式表示出来，如 分级统计图、分区统计图、直方图等。 这种类型的可视化体现了科学计算可视 化的初始含义。
两维数据聚类可视化方法
两维数据聚类可视化方法如何使用两维数据聚类可视化方法。
引言：数据聚类是在数据集中将相似数据点归为一类的过程。
聚类分析是数据挖掘和机器学习中一个重要的任务，有助于发现数据集中的潜在模式和结构。
在进行聚类分析时，可视化是一种强大的工具，可以帮助我们理解数据并做出更好的决策。
本文将详细介绍如何使用两维数据聚类可视化方法，以帮助读者更好地理解聚类结果并进行进一步的分析。
一、数据准备1. 选择合适的数据集：为了演示聚类可视化方法，需要选择具有两个维度的数据集。
可以选择现有的数据集，也可以使用模拟的数据集。
重要的是数据集应该包含足够的样本和不同的类别。
2. 数据预处理：在进行聚类之前，需要对数据进行预处理。
这包括去除缺失值、标准化或归一化数据等。
数据预处理的目的是确保所有样本具有相似的尺度和范围，以便更好地进行聚类分析。
二、选择合适的聚类算法1. K均值聚类算法：K均值聚类是一种常用且简单的聚类算法。
它通过将数据集分为k个互不重叠的簇，每个簇都以其质心代表。
K值的选择对聚类结果非常关键，可以尝试使用不同的K值，根据聚类结果的质量来选择最佳的K值。
2. DBSCAN聚类算法：DBSCAN聚类基于数据点之间的密度连接。
它能够找出任意形状和大小的簇，并且可以自动确定簇的数量。
DBSCAN算法对离群点和噪声具有较好的鲁棒性，适用于复杂的数据集。
三、进行聚类分析1. 使用选定的聚类算法对数据进行聚类：根据选择的聚类算法，将数据集分为不同的簇。
每个簇代表一个聚类结果，具有相似的特征或属性。
2. 可视化聚类结果：使用二维可视化方法将聚类结果表示在平面上。
其中一种常用的方法是散点图，以聚类后的样本为点进行表示。
不同的类别可以使用不同的颜色进行区分。
此外，还可以添加其他可视化元素，如簇的中心点或边界。
四、解读和分析聚类结果1. 观察聚类结果：观察可视化的聚类结果，寻找不同簇之间的分界线、聚类紧密度等信息。
观察聚类结果有助于理解数据集中的模式和结构。
空间数据与属性数据的处理方法
空间数据与属性数据的处理方法介绍数据是当今社会的重要资源，随着科技的快速发展，大数据成为了解决各种问题的重要手段。
在数据中，空间数据和属性数据是两类常见的数据形式，它们都具有不同的特点和处理方法。
本文将探讨空间数据和属性数据的处理方法，并分析它们在不同领域的应用。
空间数据处理方法空间数据是指地理位置信息和几何形状信息，它能够提供地理空间关系和位置分析的依据。
常见的空间数据类型包括地图数据、卫星影像、传感器数据等。
在处理空间数据时，以下几种方法是常见的：1. 空间插值空间插值是根据已知的空间数据点，在未知位置上推断出相应的数值，并生成连续的数据表面。
常用的插值方法有反距离权重法、克里金插值法等。
例如，可以根据某一地点的气象数据推断该地周边地区的气象情况。
2. 空间分析空间分析是通过计算和分析空间数据之间的关系，从而得出某一地区的特征和规律性。
常见的空间分析方法有缓冲区分析、空间交互分析等。
例如，通过对某一区域的人口数据进行缓冲区分析，可以确定该区域周边的人口密度和分布情况。
3. 空间数据可视化空间数据可视化是将空间数据以图形方式展示出来以便更好地理解数据之间的关系和特征。
常见的空间数据可视化方法有点状图、热力图等。
例如，在地图上以不同颜色标识出各区域的人口密度，可以直观地了解不同区域的人口分布情况。
属性数据处理方法属性数据是指与空间数据相关联的非空间属性信息，它能够提供与特定位置相关的属性值。
常见的属性数据类型包括人口数据、气候数据、经济数据等。
在处理属性数据时，以下几种方法是常见的：1. 属性数据聚类属性数据聚类是将具有相似属性特征的数据归为一类。
常用的聚类方法有K-means算法、DBSCAN算法等。
例如，在对某一地区的房价数据进行聚类分析时，可以将相似价格水平的房屋归为一类，并从中提取出不同类别房屋的特征。
2. 属性数据关联分析属性数据关联分析是通过计算属性数据之间的关联性，发现其中的规律和相互关系。
空间数据收集与处理方法
空间数据收集与处理方法随着科技的不断进步和发展，我们对空间数据的需求也日益增长。
空间数据是指通过不同的传感器和测量设备获得的与地球表面特征相关的信息。
这些数据可以用于环境监测、城市规划、农业管理、天气预测等领域。
然而，由于其特殊性和复杂性，空间数据的收集和处理并不是一项容易的任务。
本文将介绍一些常用的空间数据收集和处理方法。
一、空间数据收集方法1. 遥感技术遥感技术是一种通过传感器获取远距离观测数据的技术。
其中最常用的遥感技术是卫星遥感和航空摄影。
卫星遥感通过人造卫星对地球进行观测，可以获取高分辨率的遥感影像。
航空摄影则是利用航空器对地面进行拍摄，获取更加精确和详细的数据。
这些遥感数据可以提供大范围的空间信息，包括地形、植被、土地利用等。
2. 全球定位系统全球定位系统（GPS）是一种通过卫星导航系统来确定地球上任意位置的技术。
GPS系统由24颗卫星组成，可以提供高精度的位置和时间数据。
在地理信息系统（GIS）中，GPS数据可用于精确测量地理位置、导航和地形测量等。
3. 空间传感网络空间传感网络（WSN）是一组分布在特定区域内的传感器节点的集合。
这些节点可以通过无线通信相互连接，收集和传输环境信息。
传感器节点通常具有低功耗、小尺寸和自组织网络的特点。
WSN可以用于环境监测、灾害预警等需要实时数据的应用。
二、空间数据处理方法1. 数据预处理数据预处理是空间数据处理过程中的重要一环。
它包括数据清洗、去噪、填充缺失值等步骤。
由于空间数据存在噪声和不完整的问题，必须对原始数据进行处理，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 空间数据可视化空间数据可视化是将抽象的空间数据转化为图像或图表的过程。
它可以直观地展示数据的空间分布和差异。
常用的空间数据可视化方法有热力图、等高线图、散点图等。
通过可视化，我们可以更好地理解和解释空间数据，从而做出合理的决策。
3. 地理信息系统分析地理信息系统（GIS）是一种用于管理、分析和可视化地理空间数据的软件工具。
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行 了分 析 和 总 结 。在 此 基 础 上 提 出 了一 种 基 于聚 类 的 空 间数 据 可视 化 方 法 ， 其基本 思想是利 用以 Ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｎ ａ ｙ三 角 网 的
自适应 空间聚类算法（ Ａ Ｓ Ｃ Ｄ Ｔ ） 为代表 的空间聚 类算法进行 聚类分析 ， 并获得 结果描述 参数 ， 结合基 本方 法和参数特
ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ｌ ａ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ｌ ａ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｓ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ Ａ Ｓ Ｃ Ｄ Ｔ（ Ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ｌ ａ Ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ｌ ａ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｎ ａ ｙ Ｔ ｉ ｒ ａ ｎ ｇ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） ．Ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ｌ ｙ ，ｉ ｔ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｖ ｉ ｓ ｕ ｌ ａ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ａ ｉ ｍｅ ｄ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｂ ｙ ｃ ｏ ｍ ｂ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ
张 洋 ， 王 辰
（ 国防科学技术大学 信息系统与管理学院， 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ３ ）
（ 通信作者 电子邮箱 ｒ ｏ ｂ ｉ ｎ ． ｚ ｈ ａ ｎ ｇ ｙ ｙ ＠ｇ ｍ ａ ｉ ｌ ． ｃ ｏ ｍ）
摘
要： 首先介绍 了目前空间数 据可视化技 术的研 究 内容 和基本 方法 ， 对基 于实体和基 于 区域 两类 常用方法进
ＣＯＤＥ Ｎ Ｊ ＹＩ Ｉ ＤＵ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｊ ｏ ｃ ａ ． ｃ ｎ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ １ ７ ７ ２ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ９ ０ ８ １ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ２ ９ ８ １
基 于 聚 类 的 空 间数 据 可 视 化 方 法
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
Ｉ Ｓ ＳＮ １ ００１ — ９ ０８１
２ ０１ ３．１ ０． Ｏ１
计算机应 用， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ １ ０ ） ： ２ ９ ８ １— ２ ９ ８ ３ ， ２ ９ ８ ８ 文 章编号 ： １ ０ ０ １ ・ ９ ０ ８ １ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ － ２ ９ ８ １ — ０ ３
Ｓ ｐａ ｔ ｉ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
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征设计 专 门用于聚类结果表达的 可视化对 象， 进而 实现 空间数据 的图上投影 。最后 对该类 方法有待进一 步探 讨和 改
进 的 内容进 行 了展 望 。
关键 词 ： 空间数据 ； 空间聚类 ； Ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｎ ａ ｙ三角网的 自适应空 间聚类算法 ； 空间数 据可视 化
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３ １ 文 献 标 志码 ： Ａ
ｖ ｉ ｓ ｕ ｌｉ ａ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｎｄ ａ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉ ｒ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ．Ａｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ，ｔ ｈ ｅ ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｗａ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ．Ｆ ｉ ｎ ｌｌ ａ ｙ ， ｓ ｏ ｍｅ ｉ ｓ ｓ ｕ ｅ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｎ ｅ ｅ ｄ ｅ ｄ ｔ ｏ ｂ ｅ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ｎｄ ａ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｗ ｅ ｒ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｄ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ｌ ｄ ａ ａ ｔ ａ ；ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ｌ ａ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ； Ａｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｓ ｐ ｔｉ ａ ｌ Ｃ ａ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｎ ａ ｙ Ｔ ｉ ｒ ａ ｎ ｕｌ ｇ ｔｉ ａ ｏ ｎ