基于改进DBSCAN空间聚类算法的北京市人工智能产业集聚格局研究

企业作为产业的重要主体，其发展直接表征着产业的发展，企业的空间格局对产业的发展及资源配置具有重要的引导意义。本文基于北京市工商注册在业的人工智能企业数据，提取企业注册地址并转化为地理位置信息，通过改进有噪声的应用背景下的基于密度的空间聚类算法（DBSCAN），分析北京市细粒度层级下人工智能产业集聚在全市域的空间分布格局特征。在DBSCAN算法改进方面，首先调整Minpts参数为企业注册资本总额与企业数量2个维度，企业数量大于5家且注册资本总额大于一定数额，为形成产业集聚区的2个必要条件；其次提取簇内位于边界的企业位置点作为集聚区地理边界点，将边界点连线并绘制形成人工智能产业集聚区。本文重点分析了企业注册资本和地理聚合半径对人工智能产业集聚区形成的影响，同时采用核密度估计法作为参照验证，表明改进DBSCAN方法具有精确刻画产业集聚区地理边界和确定不同规模产业集聚区的优势。通过分析得知，北京市人工智能产业集聚具有明显的中心分布特征，集中在城六区，呈现“两大龙头带动，北京市全域遍地开花”的分布情况，海淀区、朝阳区处于人工智能集聚程度高水平，相较其他区域，人工智能产业发展遥遥领先；西城区、东城...