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申请/专利权人：江苏理工学院
摘要：本发明公开了一种基于帕累托最优的高维聚类算法的城市分层与规划方法，本发明利用帕累托最优原则，将节点的作用和价值进行排序筛选数据对象的重要特征，并以斯坦纳点作为聚类中心，以提高聚类的准确性和效率。本发明与传统方法相比，提高了对于非线性数据与空间聚类的处理能力，同时也解决了传统聚类算法难以处理存在很多噪音和冗余信息的高维数据，以及聚类效率低下等问题。将该算法应用于城市分层和规划，不仅可以更全面地揭示城市的发展状况，还可以为政府提供更科学、详细的数据支持，促进制定更合理、可持续的城市发展战略。
主权项：1.一种基于帕累托最优的高维聚类算法的城市分层与规划方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：利用python爬虫技术获取城市的三大产业数据，所述数据以数据矩阵形式存储并形成数据集，数据矩阵的行为城市某时间段的三大产业数据，对数据进行模糊处理、清洗和归一化处理；步骤2：根据数据集内每个数据矩形中数据的不同属性，将数据矩形投影至对应维度的空间中，并在每个维度的空间中形成点集，在每个点集内寻找最优集结点；步骤3：采用改进模拟植物生长算法，在所寻找的最优集结点中找到具有帕累托最优的斯坦纳点，以实现对数据的集结，并把具有帕累托最优的斯坦纳点作为聚类分析的中心；步骤4：将传统k-means算法扩展到高维，并把随机产生的聚类中心换成步骤3中找到的具有帕累托最优的斯坦纳点进行聚类，划分出城市的层次，通过结果评分方案找到最优结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏理工学院 一种基于帕累托最优的高维聚类算法的城市分层与规划方法
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