《表2 南京市民宿聚类结果》

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《基于DBSCAN算法的民宿集群识别、分布格局及影响因素——以南京市为例》

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借助Anaconda算法环境平台，通过Spyder编写DB-SCAN算法，对算法进行初步调试后，将南京市民宿坐标导入，对民宿空间信息数据集进行几次迭代后，发现南京市中心城区民宿密度较大，存在一个较大的聚类，然后进一步借助相关研究的自适应参数选择算法进一步进行分析，发现在Eps=2km、Minpts=20时，聚类效果较为理想。将设置的参数进行算法计算得出共有14个聚类，各个类别之间边界较为清晰，结果绘制如表2，同时将聚类结果通过ArcGis10.2平台进行可视化，得到图2a。