[发明专利]一种居民地多边形的多级图聚类划分方法

摘要

本发明提出了一种居民地多边形的多级图聚类划分方法，居民地多边形作为一种重要的面状要素，具有复杂的形状特征和属性特征，为了实现对居民地多边形的聚类分析，本发明立足多边形数据的属性特征，结合空间认知准则和人类认知的特点，首先获取多边形之间的邻接信息，结合五个多边形的相似性度量指标(即：形状狭长度、大小、凹凸性、距离和连通性)对多边形之间的相似性进行度量，接着对相似性数值进行规范化处理和各指标权重的确定，然后使用多级图划分算法对多边形进行聚类，最后使用轮廓系数对聚类结果进行分析评价，使得该方法得到的聚类结果更为客观、可靠。

主权项

一种居民地多边形的多级图聚类划分方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1、选定居民地的地理区域，获取多边形的图形，并以此为依据构建Delaunay三角网，获取多边形之间的邻接信息；然后获取多边形各个顶点的数据，再次构建Delaunay三角网，并根据五个多边形的相似性度量指标对多边形之间的空间相似性进行度量，得到对应的相似性数值，五个多边形的相似性度量指标分别为形状狭长度、大小、凹凸性、距离和连通性；步骤2、将经由各个指标计算得到的相似性数值进行归一化处理，并使用信息熵权重法确定各个指标的权重，最终得到多边形之间空间相似性数值；步骤3、获取多边形之间的空间相似性数值，并对数据进行组织与存储，使用多级图划分算法，经过粗化阶段、初始划分阶段和细化阶段，对多边形进行聚类，并得到聚类结果。