《表2 2014年和2017年兰州市中心城区便民自行车集群》

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《兰州市中心城区便民自行车点时空格局及其特征变化》

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在ArcGIS软件的基础上运用Python语言编程实现DBSCAN空间聚类算法，并对兰州市中心城区便民自行车点集群进行识别。在做DBSCAN聚类之前，利用相关学者提供的辅助参数的确定方法[24]确定邻域半径ε的数值为400m、簇最小点数Min Pts的参数为7，然后根据中心城区便民自行车点的空间坐标位置进行聚类分析。在研究范围内，2014年112个中心城区便民自行车点中识别出4个集群（簇），60个异常点，即不属于任何一个聚类；2017年378个中心城区便民自行车点中识别出9个集群（簇）和209个异常点（表2）。