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计量地理学聚类分析PPT

发布时间: 2021-02-24 19:23:59

1. 空间分析方法

空间信息量算是空间分析的定量化基础。空间实体间存在着多种空间关系,包括拓扑、顺序、距离、方位等关系。通过空间关系查询和定位空间实体是地理信息系统不同于一般数据库系统的功能之一。如查询满足下列条件的城市:在京九线的东部, 距离京九线不超过200公里, 城市人口大于100万并且居民人均年收入超过1万。整个查询计算涉及了空间顺序方位关系(京九线东部),空间距离关系(距离京九线不超过200公里),甚至还有属性信息查询(城市人口大于100万并且居民人均年收入超过1万)。间信息量算包括:质心量算、几何量算、形状量算。

2、空间信息分类

这是GIS功能的重要组成部分。对于线状地物求长度、曲率、方向,对于面状地物求面积、周长、形状、曲率等;求几何体的质心;空间实体间的距离等。空间分析常用的空间信息分类的数学方法有:主成分分析法、层次分析法、系统聚类分析、判别分析等;

缓冲区分析

缓冲区分析是针对点、线、面等地理实体,自动在其周围建立一定宽度范围的缓冲区多边形。

邻近度描述了地理空间中两个地物距离相近的程度,其确定是空间分析的一个重要手段。交通沿线或河流沿线的地物有其独特的重要性,公共设施的服务半径,大型水库建设引起的搬迁,铁路、公路以及航运河道对其所穿过区域经济发展的重要性等,均是一个邻近度问题。缓冲区分析是解决邻近度问题的空间分析工具之一。 所谓缓冲区就是地理空间目标的一种影响范围或服务范围。

叠加分析

大部分GIS软件是以分层的方式组织地理景观,将地理景观按主题分层提取,同一地区的整个数据层集表达了该地区地理景观的内容。地理信息系统的叠加分析是将有关主题层组成的数据层面,进行叠加产生一个新数据层面的操作,其结果综合了原来两层或多层要素所具有的属性。叠加分析不仅包含空间关系的比较,还包含属性关系的比较。

       叠加分析可以分为以下几类:视觉信息叠加、点与多边形叠加、线与多边形叠加、多边形叠加、栅格图层叠加。

2. 什么是聚类分析说说它在地理学中的应用。

聚类分析的职能是建立一种分类方法,它是将一批样品或变量,按照它们在性质上的亲疏程度进行分类。距离的种类很多,其中欧式距离在聚类分析中用得最广,它的表达式如下:

其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值,Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值,dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。若dij越小,那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。性质接近的样品就可以划为一类。
当确定了样品之间的距离之后,就要对样品进行分类。分类的方法很多,本节只介绍系统聚类法,它是聚类分析中应用最广泛的一种方法。首先将n个样品每个自成一类,然后每次将具有最小距离的两类合并成一类,合并后重新计算类与类之间的距离,这个过程一直持续到所有样品归为一类为止。分类结果可以画成一张直观的聚类谱系图。
应用系统聚类法进行聚类分析的步骤如下:
①确定待分类的样品的指标;
②收集数据;
③对数据进行变换处理(如标准化或规格化);
④使各个样品自成一类,即n个样品一共有n类;
⑤计算各类之间的距离,得到一个距离对称矩阵,将距离最近的两个类并成一类;
⑥并类后,如果类的个数大于1,那么重新计算各类之间的距离,继续并类,直至所有样品归为一类为止;
⑦最后绘制系统聚类谱系图,按不同的分类标准或不同的分类原则,得出不同的分类结果。

3. 想要那个SPSS软件分析一个班级中30名学生英语成绩的显著性水平和自由度

可以做的
做专业数据分析,找我吧

4. 聚类分析的意义是什么

1、与多元分析的其他方法相比,聚类分析是很粗糙的,理论尚不完善,但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等,因此成了多元分析的重要方法,统计包中都有丰富的软件,对数据进行聚类处理。

2、聚类分析除了独立的统计功能外,还有一个辅助功能,就是和其他统计方法配合,对数据进行预处理。

例如,当总体不清楚时,可对原始数据进行聚类,根据聚类后相似的数据,各自建立回归分析,分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案,而是对变量先进行聚类,聚类的结果,可以在每一类推出一个最有代表性的变量,从而减少了进入回归方程的变量数。

3、聚类分析是研究按一定特征,对研究对象进行分类的多元统计方法,它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果,应使类别间个体差异大,而同类的个体差异相对要小。

(4)计量地理学聚类分析PPT扩展阅读:

聚类效果的检验:

一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名,每个类别的特征情况是否符合现实意义,如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名,即说明聚类效果良好,如果聚类类别无法进行命名,则需要考虑重新进行聚类分析。

二、使用判别分析方法进行判断,将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y),而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析,判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况,如果研究人员对聚类分析效果非常在乎,可以使用判别分析进行分析。

三、聚类分析方法的详细过程说明,描述清楚聚类分析的科学使用过程,科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。

是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀,如果聚类结果显示为三个类别,有一个类别样本量非常少,比如低于30,此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断,研究者主要是结合专业知识判断,即聚类类别是否可以进行有效命名。

5. 物种丰度聚类热图的热度是什么意义

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。
商业:
聚类分析被用来发现不同的客户群,并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。
聚类分析是细分市场的有效工具,同时也可用于研究消费者行为,寻找新的潜在市场、选择实验的市场,并作为多元分析的预处理。
生物:
聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类,获取对种群固有结构的认识
地理:
聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性
保险行业:
聚类分析通过一个高的平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组,同时根据住宅类型,价值,地理位置来鉴定一个城市的房产分组
因特网:
聚类分析被用来在网上进行文档归类来修复信息
电子商务:
聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面,通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户,并分析客户的共同特征,可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户,向客户提供更合适的服务。

6. 数学建模聚类分析如何打包分类,算最短距离

最关键就是距离的概念了,里面如何定义距离就是数学模型的事情了,不同的距离定义适合不同的聚类问题。比如地理概念的聚类用欧式距离比较合理。

7. 什么样的大数据集适合聚类分类分析

聚类分析的主要应用:

商业

聚类分析被用来发现不内同的客户群,并容且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。聚类分析是细分市场的有效工具,同时也可用于研究消费者行为,寻找新的潜在市场、选择实验的市场,并作为多元分析的预处理。

生物

聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类,获取对种群固有结构的认识

地理

聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性

保险行业

聚类分析通过一个高的平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组,同时根据住宅类型,价值,地理位置来鉴定一个城市的房产分组

因特网

聚类分析被用来在网上进行文档归类来修复信息

电子商务

聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面,通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户,并分析客户的共同特征,可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户,向客户提供更合适的服务。

8. 计量地理学——今年大四,老师让我周一做五分钟的课件,当众讲解,可是我不是这个最专业的,希望有人

哪有计量地理学专业?
分明是你自己懒惰
把你学过的计量地理学的知识点,做20张左右的PPT足够了
数据整理、相关分析、回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、线性规划
选择一个就行了

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