本发明涉及一种基于功能混合度和集成学习的城市功能区识别方法，属于数字信息技术领域。该方法执行如下步骤：1）收集数据以及预处理；2）构建所述城市功能区的识别体系的10个指标特征；3）结构化指标；通过空间统计工具统计各宗地所对应的10个指标特征数据；4）自变量数据集构建；5）响应变量标记；6）根据功能混合度将训练数据集划分为若干子训练集；7）基于Stacking策略的集成学习训练；8）属性表连接完成该宗地的功能区识别。本发明通过对功能混合度进行分级的方式将训练集分开并让预测集数据按照对应功能混合度进行预测，提供了一种较为准确挖掘城市功能区类型和城市特征之间的相关性，实现城市特征映射城市功能区类型识别的方法。
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来源：北方有色网
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