一种基于DBSCAN-GM算法的城镇更新区划定方法

本发明提出了一种基于DBSCAN‑GM算法的城镇更新区划定方法，包括：利用Gaussian‑Means算法对数据进行初步聚类，确定聚类中心，基于聚类中心计算DBSCAN算法的关键参数EPS和MinPts，再利用DBSCAN‑GM算法执行进一步的聚类分析。本发明不仅简化了参数选择过程，还提高了聚类结果的稳定性和准确性，通过结合DBSCAN和Gaussian‑Means算法的优点，改进了参数选择和聚类稳定性问题，提高了城镇更新区划定的精度和可靠性，从而能够充分利用大数据和智能算法的优势，解决传统方法在数据处理和分析方面的不足，精准合理地划定更新区域。