CN109190650A - 一种不规则形状的时空扫描聚类方法 - Google Patents

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杜庆治
邵玉斌
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Abstract

本发明涉及一种不规则形状的时空扫描聚类方法，属于时空大数据分析技术领域。在时空领域中获取事例发生的实际地理位置坐标并将其转化成SHP点图层数据，对研究的空间区域进行面图层划分，形成正六边形的单元网格，分析判断点SHP和区域面图层的关系计算涉及的单元网格中该类事例的发生量，求出研究区域内此类事例的平均发生量，找出事例发生量超过平均发生量的单元网格，使用蚁群聚类原理让蚂蚁依次从此类单元格出发获取扫描聚类区域，研究事例基于泊松分布原理求出扫描区域内的最大对数似然函数比，使用蒙特卡罗法检验其聚集区域的聚类显著性。

Description

一种不规则形状的时空扫描聚类方法
技术领域
本发明涉及一种不规则形状的时空扫描聚类方法，属于时空大数据分析技术领域。
背景技术
21世纪是互联网时代，互联网时代的到来造就了时空大数据，在生活中，许多领域事件的发生发展与时空分布紧密相关，将这些时空上大数据进行聚类综合分析，根据不同的领域提出对应的应对方案，让其提早做好想用的应对措施，大大的缩减了不必要的物资、劳力消耗，针对紧急事件为我们争取到时间，提前做好应对措施，为建造和谐的社会添加了一道有效屏障。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种不规则形状的时空扫描聚类方法，利用蚁群聚类原理寻找聚类区域，突破时空扫描窗口的限制，使得在进行时空扫描聚类时不再受窗口的限制，可以更加准确的获取聚类区域形状。
本发明的技术方案是：一种不规则形状的时空扫描聚类方法，在时空领域中获取事例发生的实际地理位置坐标并将其转化成SHP点图层数据，对研究的空间区域进行面图层划分，形成正六边形的单元网格，分析判断点SHP和区域面图层的关系计算涉及的单元网格中该类事例的发生量，求出研究区域内此类事例的平均发生量，找出事例发生量超过平均发生量的单元网格，使用蚁群聚类原理让蚂蚁依次从此类单元格出发获取扫描聚类区域，研究事例基于泊松分布原理求出扫描区域内的最大对数似然函数比，使用蒙特卡罗法检验其聚集区域的聚类显著性。
具体步骤为：
Step1：获取研究领域内事例发生的具体地理坐标(x,y)，将其坐标转换成SPH点图层数据；
Step2：确定研究区域面图层，将其进行网格划分，把整个研究区域面图层划分成正六边形单元网格，将单元网格依次进行标号m1,m2,…mi；
Step3：分析在空间区域图层上SPH点与单元网格的位置关系，得出在网格中包含的SPH 点，求出单元网格中确定时间段内的事例发生量
Step4：计算该空间区域确定时间段内此事例发生的所有位置个数n以及事例的总发生量 A，计算这段时间内此空间区域的事例平均发生量μ；
Step5：找出蚂蚁出发的单元网格：设定单元网格中在确定时间段内的事例发生量的单元网格作为蚂蚁随机的出发点；
Step6：蚁群根据最优路径原则从出发点出发，获取到完整的扫描聚类区域，统计此区域中单元网格的数量，统计该扫描聚类区域中事例总发生量
Step7：设定此事例发生服从泊松分布，计算该扫描聚类区域的对数似然函数比LLR；
Step8：采用蒙特卡罗法检验其聚类区域的聚类显著性：根据事例总数产生一系列随机分布数据集N个，求出每个数据集的最大似然函数比LLR，把真实数据集的LLR与N个随机数据集的LLR进行递减排序，寻找真实数据集的LLR排列的位置R，计算其值越小，设小于0.1，表示该聚集为随机的概率越小；
所述步骤step4中，对确定时间内研究空间区域内事例平均发生量的公式为：
其中：A为选定时间内研究区域的总事例发生量，n为该空间区域、确定时间段内此事例发生的所有位置个数。
所述步骤step7中计算扫描聚类区域的对数似然函数比的公式为：
其中，A为选定时间段内研究区域的总事例发生量，ami为选定时间段扫描聚类区域中事例总发生量，μ选定时间段内研究区域的平均事例发生量。
本发明的有益效果是：本发明考虑了对具有时空特征的事例进行时空扫描聚类分析时，其圆形的扫描窗口对聚集区域有很大的限制，发明中利用利用蚁群聚类原理寻找聚类区域，通过蚁群进行最优化路劲圈绕扫描到所需的聚集区域，突破时空扫描窗口的限制，使得在进行时空扫描聚类时不再受窗口的限制，可以更加准确的获取聚类区域形状。
附图说明
图1是本发明的步骤流程图；
图2是本发明step2中得到的单元网格区域面图层图；
图3是本发明蚁群扫描得到的不规则聚类区域图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
实施例1：如图1所示，一种不规则形状的时空扫描聚类方法，在时空领域中获取事例发生的实际地理位置坐标并将其转化成SHP点图层数据，对研究的空间区域进行面图层划分，形成正六边形的单元网格，分析判断点SHP和区域面图层的关系计算涉及的单元网格中该类事例的发生量，求出研究区域内此类事例的平均发生量，找出事例发生量超过平均发生量的单元网格，使用蚁群聚类原理让蚂蚁依次从此类单元格出发获取扫描聚类区域，研究事例基于泊松分布原理求出扫描区域内的最大对数似然函数比，使用蒙特卡罗法检验其聚集区域的聚类显著性。
具体步骤为：
Step1：获取研究领域内事例发生的具体地理坐标(x,y)，将其坐标转换成SPH点图层数据；
Step2：确定研究区域面图层，将其进行网格划分，把整个研究区域面图层划分成正六边形单元网格，将单元网格依次进行标号m1,m2,…mi；
Step3：分析在空间区域图层上SPH点与单元网格的位置关系，得出在网格中包含的SPH 点，求出单元网格中确定时间段内的事例发生量
Step4：计算该空间区域确定时间段内此事例发生的所有位置个数n以及事例的总发生量 A，计算这段时间内此空间区域的事例平均发生量μ；
Step5：找出蚂蚁出发的单元网格：设定单元网格中在确定时间段内的事例发生量的单元网格作为蚂蚁随机的出发点；
Step6：蚁群根据最优路径原则从出发点出发，获取到完整的扫描聚类区域，统计此区域中单元网格的数量，统计该扫描聚类区域中事例总发生量
Step7：设定此事例发生服从泊松分布，计算该扫描聚类区域的对数似然函数比LLR；
Step8：采用蒙特卡罗法检验其聚类区域的聚类显著性：根据事例总数产生一系列随机分布数据集N个，求出每个数据集的最大似然函数比LLR，把真实数据集的LLR与N个随机数据集的LLR进行递减排序，寻找真实数据集的LLR排列的位置R，计算当其值越小，设小于0.1，表示该聚集为随机的概率越小；
所述步骤step4中，对确定时间内研究空间区域内事例平均发生量的公式为：
其中：A为选定时间内研究区域的总事例发生量，n为该空间区域、确定时间段内此事例发生的所有位置个数。
所述步骤step7中计算扫描聚类区域的对数似然函数比的公式为：
其中，A为选定时间段内研究区域的总事例发生量，ami为选定时间段扫描聚类区域中事例总发生量，μ选定时间段内研究区域的平均事例发生量。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (4)

1.一种不规则形状的时空扫描聚类方法，其特征在于：在时空领域中获取事例发生的实际地理位置坐标并将其转化成SHP点图层数据，对研究的空间区域进行面图层划分，形成正六边形的单元网格，分析判断点SHP和区域面图层的关系计算涉及的单元网格中该类事例的发生量，求出研究区域内此类事例的平均发生量，找出事例发生量超过平均发生量的单元网格，使用蚁群聚类原理让蚂蚁依次从此类单元格出发获取扫描聚类区域，研究事例基于泊松分布原理求出扫描区域内的最大对数似然函数比，使用蒙特卡罗法检验其聚集区域的聚类显著性。
2.根据权利要求1所述的不规则形状的时空扫描聚类方法，其特征在于具体步骤为：
Step1：获取研究领域内事例发生的具体地理坐标(x,y)，将其坐标转换成SPH点图层数据；
Step2：确定研究区域面图层，将其进行网格划分，把整个研究区域面图层划分成正六边形单元网格，将单元网格依次进行标号m1,m2,…mi；
Step3：分析在空间区域图层上SPH点与单元网格的位置关系，得出在网格中包含的SPH点，求出单元网格中确定时间段内的事例发生量
Step4：计算该空间区域确定时间段内此事例发生的所有位置个数n以及事例的总发生量A，计算这段时间内此空间区域的事例平均发生量μ；
Step5：找出蚂蚁出发的单元网格：设定单元网格中在确定时间段内的事例发生量的单元网格作为蚂蚁随机的出发点；
Step6：蚁群根据最优路径原则从出发点出发，获取到完整的扫描聚类区域，统计此区域中单元网格的数量，统计该扫描聚类区域中事例总发生量
Step7：设定此事例发生服从泊松分布，计算该扫描聚类区域的对数似然函数比LLR；
Step8：采用蒙特卡罗法检验其聚类区域的聚类显著性：根据事例总数产生一系列随机分布数据集N个，求出每个数据集的最大似然函数比LLR，把真实数据集的LLR与N个随机数据集的LLR进行递减排序，寻找真实数据集的LLR排列的位置R，计算当其值越小，设小于0.1，表示该聚集为随机的概率越小。
3.根据权利2所述的不规则形状的时空扫描聚类方法，其特征在于：所述步骤step4中，对确定时间内研究空间区域内事例平均发生量的公式为：
其中：A为选定时间内研究区域的总事例发生量，n为该空间区域、确定时间段内此事例发生的所有位置个数。
4.根据权利2所述的不规则形状的时空扫描聚类方法，其特征在于：所述步骤step7中计算扫描聚类区域的对数似然函数比的公式为：
其中，A为选定时间段内研究区域的总事例发生量，ami为选定时间段扫描聚类区域中事例总发生量，μ选定时间段内研究区域的平均事例发生量。
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