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申请/专利权人：济南大学

摘要：本发明提供了具有垂向异性的空间数据聚类方法、系统、设备及介质，其属于空间数据处理技术领域，包括：获取待空间聚类的空间格点数据，并进行相应预处理；对于预处理后的空间格点数据中的每个格点，分别获取其对应的不同垂直邻域；基于格点对应的属性信息，结合当前格点垂直邻域内格点对应的属性信息，计算当前格点在不同垂直邻域下的特征值，以及基于所述特征值构建格点的特征向量；基于每个格点的特征向量，利用预设聚类方法进行格点的空间聚类，获得聚类结果；所述方案通过细致的垂直邻域划分及差值平方和的计算，生成了反映垂直异性的多维特征向量，能够全面捕捉空间格点在垂直方向上的分布特性，为数据的深入分析提供了新的维度和视角。

主权项：1.一种具有垂向异性的空间数据聚类方法，其特征在于，包括：获取待空间聚类的全球海洋温度空间格点数据集，并进行相应预处理；其中，所述空间格点数据集的数据定义为，其中，在空间直角坐标系下，为X轴的空间格点要素数量，为Y轴空间要素的个数，为Z轴空间要素的数量，共包含个空间格点数据要素，单个格点数据定义为，其中，id为格点的标识，为格点的属性值，即海洋温度值，为格点的时间信息;对于预处理后的空间格点数据中的每个格点，分别获取其对应的不同垂直邻域；基于格点对应的属性信息，结合当前格点垂直邻域内格点对应的属性信息，计算当前格点在不同垂直邻域下的特征值，以及基于所述特征值构建格点的特征向量；基于每个格点的特征向量，利用预设聚类方法进行格点的空间聚类，获得聚类结果；其中，根据特征向量之间的相似性，将全球海洋温度空间格点数据集分为若干类别，每个类别代表一种特定的垂向温度分布模式；其中，基于以当前格点为中心的空间直角坐标系，当前格点的垂直邻域类型包括：第一垂直邻域：以当前格点为中心，位于YZ平面，且距离当前格点满足预设邻域步长的格点，作为当前格点的第一垂直邻域；第二垂直邻域：以当前格点为中心，位于XZ平面，且距离当前格点满足预设邻域步长的格点，作为当前格点的第二垂直邻域；第三垂直邻域：平行于YZ平面，位于YZ平面一侧，且距离当前格点满足预设邻域步长的格点，作为当前格点的第三垂直邻域；第四垂直邻域为：平行于YZ平面，位于YZ平面另一侧，且距离当前格点满足预设邻域步长的格点，作为当前格点的第四垂直邻域；第五垂直邻域：平行于XZ平面，位于XZ平面一侧，且距离当前格点满足预设邻域步长的格点，作为当前格点的第五垂直邻域；第六垂直邻域：平行于XZ平面，位于XZ平面另一侧，且距离当前格点满足预设邻域步长的格点，作为当前格点的第六垂直邻域；第七垂直邻域：以当前格点为中心，位于XY平面正对角线与Z轴组成的垂直对角剖切面，且距离当前格点满足预设邻域步长的格点，作为当前格点的第七垂直邻域；第八垂直邻域：以当前格点为中心，位于YX平面负对角线与Z轴组成的垂直对角剖切面，且距离当前格点满足预设邻域步长的格点，作为当前格点的第八垂直邻域；其中，X、Y和Z分别为空间直角坐标系的X轴，Y轴和Z轴；所述计算当前格点在不同垂直邻域下的特征值，具体为：基于当前格点对应的属性信息，计算其与当前垂直邻域下每个格点对应属性信息的差值平方和的均值，作为当前格点在当前垂直邻域下的特征值，并基于不同垂直邻域下当前格点对应的特征值，进行特征向量的构建；所述预设聚类方法采用基于余弦距离的K-means++聚类方法。

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