基于WebGIS和开源框架的空间聚类方法——交互式DBSCAN算法

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

20世纪80年代末，随着空间计算技术的飞速发展，通过在空间范围内处理大量数据成为可能。如今，空间计算领域已经成为互联网行业的一部分，无论是从地球科学、环境科学到社会科学，都是以大数据的形式呈现，这就使得空间分析也越来越具有挑战性。而基于地理信息系统（GIS）技术的空间数据分析已经成为一个重要的研究方向。本文主要阐述一种新的空间聚类方法——交互式DBSCAN算法，并提出了两种实现方案：基于WebGIS和开源框架。

在进行空间数据分析时，传统的基于规则的方法往往存在两个不足之处：首先，对于噪声点的识别及其属性归属的难度较高；其次，无法反映复杂多变的空间结构特征。而DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，能够有效发现数据中的明显模式和分离噪声点。基于DBSCAN的空间聚类的缺陷是其局限性太大，无法将噪声点识别出来，需要对DBSCAN参数进行调整以提高聚类的准确率。然而，DBSCAN只能进行静态数据集的聚类，无法直接应用于动态变化的地理空间数据。因此，需要开发一种新的交互式DBSCAN算法，即可以实时更新数据集并快速响应用户输入，可以根据用户需求细化分类边界，同时还要考虑到数据新鲜度的问题，自动生成合适的参数值。

2.基本概念

2.1 DBSCAN聚类

DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，它主要用于发现包含许多相似点的区域。其基本思想是：在输入的数据集中寻找聚类中心，然后将数据点分配给这个中心的区域，如果某个数据点距离它的邻居数据点较远，则认为它是一个孤立点，并且是一个噪声点。