标签:KNN end 近邻 t1 disxy zeros Matlab 281 20
x=xlsread('jiagong.xls','I2:I282');
y=xlsread('jiagong.xls','J2:J282');
disxy=zeros(281,281);
disxyPX=zeros(281,281);
for i=1:281
for j=1:281
disxy(i,j)=sqrt(((x(i)-x(j))*(111*cos((y(i)+y(j))/2)))^2+((y(i)-y(j))*111)^2);%单位km,坐标WGS1984
end
end
%排序
for i=1:281
a=[];
for j=1:281
a(j)=disxy(i,j);
end
sort(a);
for j=1:281
disxy(i,j)=a(j);
end
end
t1=1;
K=zeros(1,20);
K0=zeros(1,20);
L=zeros(1,20);
for t=5:5:100
% t是距离,单位km
A=19400.970606; %研究区面积,单位km2
n0=281; % 点个数
count=0;
for m=1:281
for n=1:281
if disxy(m,n)<=t
count=count+1; %距离小于半径的点数
end
end
end
K(t1)=(A/n0^2)*count; %A研究区面积,n为研究区内点事件数量
K0(t1)=pi*(t^2); %K0<K,集聚分布
L(t1)=sqrt(K(t1)/pi)-t; %L>0,集聚分布
t1=t1+1;
end
标签:KNN,end,近邻,t1,disxy,zeros,Matlab,281,20 来源: https://blog.csdn.net/weixin_42191203/article/details/123605396
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