| 聚类算法分析及在GIS中心选址中的仿真研究 |
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| 引用本文： | 王信波,俞立,张贵军. 聚类算法分析及在GIS中心选址中的仿真研究[J]. 计算机仿真, 2009, 26(9): 256-260 |
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| 作者姓名： | 王信波 俞立 张贵军 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310014;浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310014;浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310014 |
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| 基金项目： | 国家杰出青年科学基金资助(60525304);;浙江省科技攻关重点项目(2008C23040) |
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| 摘 要： | 通过对聚类算法初始点选择策略的分析和比较,经典k-means算法在GIS海量数据处理上的效率问题,提出了随机采样的k-means算法来进行坐标聚类;并将随机采样k-means算法应用于GIS中心选址,充分利用GIS数据分析和处理能力,以城市间的欧几里得距离为相似条件,采用最大最小原则选取初始点进行聚类,从而缓解局部最优解产生的概率;选取中心城市作为目标对象,从而提高商业决策的充分性和可靠性;经仿真结果验证了所提出的随机取样k-means算法的有效性和正确率。
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| 关 键 词： | 选址 地理信息系统 坐标聚类 随机采样 |
Analysis of Clustering Algorithm and Its Simulation in GIS Location |
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| WANG Xin-bo,YU Li,ZHANG Gui-jun. Analysis of Clustering Algorithm and Its Simulation in GIS Location[J]. Computer Simulation, 2009, 26(9): 256-260 |
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| Authors: | WANG Xin-bo YU Li ZHANG Gui-jun |
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| Affiliation: | College of Information Engineering;Zhejiang University of Technology;Hangzhou Zhejiang 310014;China |
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| Abstract: | The limitation of classical k-means method is addressed in dealing with massive GIS data set through analyzing the several initialization strategies of algorithm. So a Sampling-Randomly k-means algorithm is presented to solve the clustering of GIS spatial data. Furthermore,the proposed algorithm is used to study the problem of the GIS centre location,and make decision-making for business more reliable. It can classify the world's main cities and select the centroid city based on the Euclidean distance betwe... |
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| Keywords: | Location GIS Coordinate clustering Sampling randomly |
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