一种栅格数据的空间聚类方法（ACA-Cluster）

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本文结合实例详细讲解了如何使用Python对栅格数据进行空间聚类，关注公众号 GeodataAnalysis ，回复20230616获取示例数据和代码，包含整体的写作思路，上手运行一下代码更容易弄懂。 带有非空间属性的空间数据聚类分析是空间聚类研究的热点和难点 ，聚类结果的应用领域很广，典型的就比如公众号之前介绍过的地理探测器^[1]。 地理探测器擅长自变量为类型量、因变量为数值量的分析，当自变量为数值量时，要采用一定的离散化方法将其转化为类型量。但很多影响因子是空间上连续分布的数值型变量，既具有地理域上的连续性，又具有属性域上的相似性。因此在聚类方法的选择上不仅要考虑属性特征的相似性，还要考虑对象的空间邻近性。坐标与属性一体化的空间聚类方法在对空间对象进行空间相似性度量时，将属性特征和地理位置特征同时纳入 ………………………………