利用层次Voronoi图进行点群综合

通过距离权重描述点的重要程度,采用改进的k-means算法得到点群的聚类中心,进而以聚类中心为基础,构建了层次加权Voronoi图与Voronoi层次树结构。以点群的分布范围、排列方式与密度为度量,给出了基于Voronoi层次树结构的点群综合方法,确保了点群综合前后在空间形态分布上的一致性。结合地理统计学计算,对综合方法作了进一步的量化评估与优化。经验证,本文方法是可行、有效的。...

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Published in:测绘学报 2014 (12), p.1300-1306
Main Author: 李佳田 康顺 罗富丽
Format: Article
Language:Chinese
Subjects:
层次Voronoi图
权重
树结构
点群综合
空间聚类
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Summary:通过距离权重描述点的重要程度,采用改进的k-means算法得到点群的聚类中心,进而以聚类中心为基础,构建了层次加权Voronoi图与Voronoi层次树结构。以点群的分布范围、排列方式与密度为度量,给出了基于Voronoi层次树结构的点群综合方法,确保了点群综合前后在空间形态分布上的一致性。结合地理统计学计算,对综合方法作了进一步的量化评估与优化。经验证,本文方法是可行、有效的。
ISSN:1001-1595