本篇文章给大家分享的是有关如何分析DBSCAN中XGIS工具的K-Distance分析图,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
DBSCAN的两个参数如何定义,即搜索半径及最小点数。非常友好的推荐了一个K-Distance分析方法。
其原理如下:
假设总共待聚类的空间对象有N个。
首先,最小点数只能尝试!!随便尝试,比如2,10,20,...
针对某一个尝试的最小点数(也称为K值),计算每一个空间对象距离它最近的第K个空间对象之间的距离,由此,得到N个距离值。
把这N个距离值从小到大排个序,画一个曲线图,看看曲线中变化最剧烈的位置(通常指曲线最陡峭的位置)在哪里,那么这个位置就可能是最佳的搜索半径。
看看我们更新后的软件是如何实现的。
在新的窗口中,我们增加<K-Distance分析>按钮。
点击后,会打开如下界面:
在左上角,可以尝试不同的K值,修改K值后,点击<更新>,可得到两张分析图。
上图是排序后的N个K最近距离曲线。
下图是上述曲线中前后距离值的差值。
从差值图中,可以发现变化最剧烈的位置(最高的波峰值),取其对应的前后两个K最近距离的平均值,即可得到推荐的搜索半径。
点击<接受并关闭>,可直接将此值传递给主界面。
方法有了,但是请注意:
显然,这似乎是一个简单的方法,不论你选择什么K值,我们都可以根据下图(差值图)给你一个推荐的搜索半径,但是,请记住
以上就是如何分析DBSCAN中XGIS工具的K-Distance分析图,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注恰卡编程网行业资讯频道。
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