《表1 贵阳市中心城区规模前10的科教文化设施集群》

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《DBSCAN算法在城市科教文化设施集群识别中的应用研究——以贵阳市中心城区为例》

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研究通过绘制科教文化设施点集的排序kdist图，将邻域半径设置为ε=50m，MinPts=9，利用JAVA语言编程实现DBSCAN聚类算法，在贵阳市中心城区范围内识别有效点2 673个，离群噪声点1 335个，研究共识别出科教文化设施点集群163个，规模前十的科教文化设施集群如表1所示。用SPSS软件对集群的规模S与规模位序m进行回归分析，得出结果如下:s=6.753×e0.009m（R2=0.873，p<0.001），集群规模符合指数分布规律。