5、空间聚类与伊斯兰知识语义表示研究

空间聚类与伊斯兰知识语义表示研究

1. 空间聚类中动态与静态 K-means 对比

为了对比动态 K-means（K-meansdDyn1 和 K-meansdDyn2）与静态 K-means 的效果，进行了多项测试。所有测试版本的 K-means 迭代次数均设为 100。由于这是无监督基准测试，为比较三种 K-means 版本的结果，对基准的非空间属性执行经典 K-means（k = 3），以更好地可视化对象分布及其含义。此外，对空间属性执行 K-meansdDyn2（α = 0），得到区域划分结果。

颜色	图 2 含义	图 3 含义
蓝色	北部地区	富裕社区
黄色	中部地区	中产阶级社区
红色	南部地区	贫困社区

同时，还进行了 K-meansstatic（KNN 邻居数为 2 和 4）、K-meansdDyn1 和 K-meansdDyn2（α = β = 0.5）的可视化测试，K-means 的类别数设为 3。

从图 4 和图 5 可以看出 KNN 参数对聚类的影响：
- 当邻居数为 2 时，部分对象（红