分層聚類在土地利用中的應(yīng)用

趙國富

（山東理工大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息中心，淄博 255049）

分層聚類在土地利用中的應(yīng)用

趙國富

（山東理工大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息中心，淄博 255049）

通過分析分層聚類法理論基礎(chǔ)，實現(xiàn)分層聚類算法。運用分層聚類算法研究土地利用變化，通過多次嘗試、比較不同的距離變量，得到較好的結(jié)果，驗證聚類結(jié)果的正確性，提高算法結(jié)果的有用性。

聚類分析；土地利用；分層聚類

0 引言

當(dāng)前，土地科研工作者對于土地利用的研究不斷采用更先進(jìn)的技術(shù)方法，所得到的結(jié)果也越來越能反映陸地的表層（巖石、巖石的風(fēng)化物和土壤）的實際情況。當(dāng)前很多工作者選用聚類分析的策略，其中分層聚類算法是常用的一種技術(shù)方法。根據(jù)計算類別間距離的不同，構(gòu)成了不同的分層聚類方法[1]。通過研究、比較分層聚類的類別間不同的距離，參照實際的土地狀況，可以得到較好的結(jié)果，可以為進(jìn)一步改善我國土地利用、保護(hù)土地資源提出更好的策略。

1 分層聚類方法理論基礎(chǔ)

1.1 數(shù)據(jù)矩陣

分析數(shù)據(jù)，可以從原始數(shù)據(jù)開始，對原始數(shù)據(jù)對象展開調(diào)查、研究，分析有用的主要成分，形成所需要的有效數(shù)據(jù)，并將每一個有效數(shù)據(jù)對象作為矩陣的變量，置于相應(yīng)的行列位置。所以，可用p個變量來表示n個對象，將這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)看成如下n×p的數(shù)據(jù)矩陣[2]：

在這個數(shù)據(jù)矩陣中，往往因為各個變量可以選用不同的度量單位，而不同的度量值經(jīng)常導(dǎo)致觀測值有一定偏差，所以需要對度量值進(jìn)行絕對值轉(zhuǎn)換，以減小變量的不同帶來的具體影響。

1.2 聚類統(tǒng)計量

在統(tǒng)計中，聚類具有不可替代的作用，通常選用群重心、群中心、群間距離中的一種作為聚類統(tǒng)計量進(jìn)行統(tǒng)計。在聚類分析過程中，聚類統(tǒng)計量的選取較為關(guān)鍵。如果選取不盡合理，可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。對于空間聚類，聚類統(tǒng)計量通常采用歐氏距離[2]。

1.3 相異度矩陣

聚類算法一般是建立在相異度矩陣的基礎(chǔ)上。將數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)化為相異度矩陣，表示對象與對象之間的關(guān)系緊密程度，即相似度或相異度，表現(xiàn)形式是一個n×n維的矩陣[2]：對象i和j越相似，d()i,j值就越接近0，所以相異度矩陣能夠充分地表示出各分類對象間的相似度，作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)用于進(jìn)行聚類分析。為了確保各變量在分析中的作用相同，需要對分析數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化變換[3]

2 分層聚類方法的實現(xiàn)

顧名思義，分層聚類就是對給定的數(shù)據(jù)按層次進(jìn)行劃分，直到滿足要求的條件結(jié)束。該方法可以是基于距離的或基于密度或連通性的，有“自底向上”和“自頂向下”兩種。

通過分析具體數(shù)據(jù)，選擇“自底向上”分層聚類法較為合理，其實現(xiàn)過程為[1]：

（1）將初始的n各數(shù)據(jù)對象分別作為一個類別，將原始數(shù)據(jù)矩陣做相應(yīng)處理，生成一個距離矩陣；

（2）分析該距離矩陣，將距離最小的兩個數(shù)據(jù)對象歸并，生成了n-1個類別的新的距離矩陣；

（3）迭代第二步，直到所有的數(shù)據(jù)都滿足條件，這時意味著生成一新的類別。

分層聚類法的計算主要是“起初聚類統(tǒng)計量的計算”和“統(tǒng)計量在類別合并過程中的刷新”[4]。

3 分層聚類方法的應(yīng)用

為適應(yīng)經(jīng)濟(jì)全球化的大趨勢，依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/T 21010-2007），要求各?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)部門會同國土資源部門的土地工作者有效科學(xué)地規(guī)劃土地，合理利用土地，對土地的管理達(dá)到最優(yōu)，所以迫切需要一些切實可行的技術(shù)方法，為土地決策者提供有力的技術(shù)支持。算法以各省（區(qū)、市）的農(nóng)用地的利用現(xiàn)狀（2006）為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過分析，在各因素中農(nóng)用地（如牧草地、建筑用地、未利用土地等）因素分布變化較大，需合理選取農(nóng)用地分析因素算法的變量，用于分層聚類方法生成符合需求的聚類。通過綜合分析，算法選用幅員面積、農(nóng)用地、建筑用地和未利用地四個方面進(jìn)行處理[5]。

（1）數(shù)據(jù)處理

對原始數(shù)據(jù)對象進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化變換，生成的相異度矩陣，如表1所示。

表1 相異度矩陣

（2）聚類分析過程

對土地利用進(jìn)行的分層聚類算法的分類結(jié)果顯示以離差平方和法較為合理[5]，其聚類過程如表2所示。

表2 聚類過程

由表2，第1列表示聚類過程的步驟號，第2列和第3列表示在某一步驟中參與合并的省市，第4列表示每一步聚類的聚類系數(shù)，第5列和第6列表示合并的?。ㄊ校┏醮纬霈F(xiàn)在哪一步。在聚類過程中，一個記錄代表的是一個類別，0代表該記錄在聚類過程中第初次出現(xiàn)。根據(jù)聚類系數(shù)的變化，聚類過程共進(jìn)行了29步。

（3）實驗結(jié)果

根據(jù)我國土地資源的基本狀況，聚類結(jié)果應(yīng)滿足各?。▍^(qū)、市）的農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和土地利用規(guī)劃，盡可能反映各地實際情況，為土地工作者提供具有價值的聚類數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步對各?。▍^(qū)、市）的農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和土地利用規(guī)劃提供決策，達(dá)到不斷改進(jìn)規(guī)劃，更好的利用土地資源的目的。綜合考慮30個?。ㄊ校┩恋刭Y源的地方差異，將試驗結(jié)果分為4類比較合理如下：

第一類：北京、天津、上海、江蘇、安徽、山東、河南；

第二類：河北、山西、內(nèi)蒙古、湖北、廣東、廣西、海南、貴州、云南、陜西；

第三類：遼寧、吉林、黑龍江、浙江、福建、江西、湖南、四川、寧夏；

第四類：西藏、甘肅、青海、新疆。

4 結(jié)語

通過上述分析，基于土地利用的分層聚類算法的結(jié)果符合各地農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和土地利用規(guī)劃的要求，可以為改善我國土地利用狀況，提供一定參考價值，較好地引導(dǎo)農(nóng)業(yè)發(fā)展。算法還表明各部門的土地工作者需要對土地利用盡量優(yōu)化，例如盡量利用荒山荒坡、灘涂等未利用土地。因此，通過我們的算法，在開展土地資源的調(diào)查研究和科學(xué)評價中，能夠更好地對土地組成、利用現(xiàn)狀進(jìn)行綜合的考慮，做到有計劃有限制地開發(fā)土地資源，增加耕地面積，提高耕地質(zhì)量，以達(dá)到對土地資源的更加科學(xué)的改造與治理的目標(biāo)，保持土地的良性循環(huán)，土地利用可持續(xù)化，同時為社會發(fā)展、城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)、國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供決策支持。

[1]張文彤,董偉.SPSS統(tǒng)計分析高級教程[M].北京:高等教育出版社,2004.

[2]Jiawei Han,Micheline Kambe著.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù).范明，孟小峰譯.機(jī)械工業(yè)出版社,223-262.

[3]邵峰晶,于忠清.數(shù)據(jù)挖掘原理與算法[M],北京:中國水利水電出版社,2003.

[4]郭仁忠.空間分析（第二版）.北京:高等教育出版社,2001.

[5]趙國富.基于聚類的空間數(shù)據(jù)挖掘方法與應(yīng)用研究[碩士學(xué)位論文]。山東：山東理工大學(xué),2006.

Abstract：Analyzes the basic theories of the hierarchical cluster algorithm,and makes the algorithm come true.Applies the hierar?chical cluster algorithm into land use change,so attains a better result through many times of attempting,comparing some space regular clustering algorithm,validates the correctness of clustering gained,improves arithmetic serviceability.

Keywords：Cluster Analysis;Soil Utilization;Hierarchical Cluster

Application of the Hierarchical Cluster Algorithm in Soil Utilization

ZHAO Guo-fu

(Network Information Center,Shandong University of Technology,Zibo 255049)

山東省自然科學(xué)基金資助項目（No.2004ZX31）

1007-1423（2017）26-0033-03

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.26.008

趙國富（1971-）,男,山東濰坊人,碩士,高級工程師,研究方向為空間數(shù)據(jù)處理、計算機(jī)應(yīng)用

2017-06-02

2017-08-30