无监督空间聚类

Unsupervised Spatial Clustering是一种无监督学习方法，旨在通过分析空间数据的内在结构，自动识别并划分具有相似特征的空间区域。该技术不依赖于先验知识或标签，能够有效揭示数据中的隐藏模式和结构，广泛应用于地理信息系统、环境科学、城市规划等领域，以支持空间数据分析和决策制定。时间序列数据可作为输入，增强聚类结果的时间维度解释能力。