基于DBSCAN空间聚类的广州市区餐饮集群识别及空间特征分析

被引：57

作者：

杨帆 ^{[1
]}

徐建刚 ^{[2
]}

周亮 ^{[3
,4
]}

机构：

[1] 南京大学地理与海洋科学学院

[2] 南京大学建筑与城市规划学院

[3] 中国科学院地理科学与资源研究所

[4] 兰州交通大学测绘与地理信息学院

来源：

经济地理 | 2016年 / 36卷 / 10期

关键词：

DBSCAN聚类; 餐饮业; 空间特征; 广州;

D O I：

10.15957/j.cnki.jjdl.2016.10.015

中图分类号：

F719.3 [餐饮业];

学科分类号：

120203 ;

摘要：

选取广州作为研究案例地,通过百度地图API获取广州市区27 037个餐饮类POI点的空间数据,在此基础上引入DBSCAN空间聚类算法,将其识别为397个集群,其在空间特征上呈现以天河南集群为主中心、以北京路及江南西两个集群为副中心的"一主两副"空间结构。根据集群的规模划分为6个等级,发现不同等级的集群在数量上符合中心地理论模型,并随宏观至微观呈现由基于K=3的市场原则向基于K=4的交通原则的转变。根据紧凑率、延伸度、密度及集中度等空间形态指标,将集群划分为街道型、片区型、单体—片区型、单体型四类。本研究有助于更好地认识城市餐饮业集聚特征规律,为深入认识城市实体空间提供支撑。

引用

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共 16 条

[1] 基于Web地理图片的中国入境游客POI空间格局 [J].