作者：李志林; 刘启亮; 唐建波空间聚类尺度自然法则视觉认知假设检验
摘要：空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据认知的突破口。空间聚类研究虽然已经引起了广泛关注,但是依然面临两大最根本的困境：“无中生有”和“无从理解”。“无中生有”指的是：绝大多数方法,即使针对不包含聚类结构的数据集,仍然会发现聚类;“无从理解”指的是：即使同一种聚类方法,采用不同的聚类参数就会获得千变万化的聚类结果,而这些结果的含义不明确。造成上述困境的根本原因在于：尺度没有在聚类模型中被当作重要参数而恰当地体现。为此,笔者受到人类视觉多尺度认知原理的启发,根据多尺度表达的“自然法则”,建立了一套尺度驱动的空间聚类理论。首先将尺度定量化建模为聚类模型的参数,然后将空间聚类的尺度依赖性建模为一种假设检验问题,最后通过控制尺度参数以自动获得统计显著的多尺度聚类结果。在该理论指导下,可以构建适用不同应用需求的多尺度空间聚类模型,一方面降低了空间聚类过程中的主观性,另一方面有利于对空间聚类模式进行全面而深入的分析。
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