城市功能区是城市地理学和城市规划中的一个重要概念，指的是城市内部根据功能划分的不同区域。它们在城市规划、管理和可持续发展方面起着关键作用。本文研究的目的是通过数据挖掘技术对城市功能区进行准确判别与划分。研究背景是移动互联网时代大数据的发展，特别是位置感知计算的兴起使得能够收集到海量的时空大数据，为城市研究提供了新的视角。
城市功能区的判别方法主要利用了城市用户手机上网流量数据，以城市基站为研究对象，从多个角度对城市人口迁移进行数据挖掘。研究通过将每个基站抽象为一个95维的特征向量，实现了对城市人口流动和活动模式的详细分析。在此基础上，结合聚类分析方法，对城市基站进行功能区归属的分析，进一步实现了城市功能区的识别与划分。
聚类分析作为数据挖掘领域中的一种常用方法，能够帮助研究者发现数据中的自然分组。在本文中，聚类分析被用于分析城市基站的流量数据，以发现城市功能区。这表明聚类分析在地理信息系统（GIS）和城市空间分析中具有广泛的应用前景。
数据可视化是数据挖掘中的重要环节，有助于直观理解数据挖掘的结果。在本文的研究中，数据可视化用于展示城市功能区的分布与特征，使得复杂的数据分析结果能够以图形的方式展现，便于研究者和规划者进行理解和决策。
数据挖掘技术在智慧城市的研究中扮演着重要的角色。智慧城市利用先进的信息技术，对城市空间数据和各种城市活动进行实时监控和分析，以提升城市运行的效率。本文的研究成果有助于推动智慧城市的发展，为城市规划提供科学依据，改善交通拥堵，提高城市居民的生活质量。
在现代城市规划理论中，城市空间布局的合理性是关键课题之一，涉及城市交通用地分布、资源配置、环境和能源利用等多个方面。正确识别和划分城市功能区是理解城市空间布局的基础。传统的城市划分方法主要分为基于几何的划分和基于路网的划分。但这些方法属于静态划分，往往忽略了人口迁移和活动的动态性，难以解释真实世界中的复杂现象。本文提出的方法则是一种基于移动通信网络大数据挖掘的城市功能区判别方法，这种方法能够更好地捕捉城市动态变化和人口活动的特征。
在数据分析过程中，特征向量的提取是关键步骤之一。特征向量的维度决定了分析的深度和复杂度。本文中每个基站抽象为一个95维的特征向量，这反映了研究者对数据特征的深入挖掘和全面分析。
基金项目部分提到了国家自然基金和国家973项目基金，这说明本研究得到了国家层面的支持，反映了本研究的学术价值和实际应用潜力。
作者丁秋林和通信联系人崔鸿雁分别来自北京邮电大学信息与通信工程学院，以及网络交换技术国家重点实验室和网络系统架构和融合重点实验室。他们的研究方向和专业背景为本文的研究提供了坚实的学术支撑。
整体来看，本文的研究成果不仅对城市规划领域具有理论意义，也对实际操作具有指导意义，特别是对智慧城市的建设和管理具有重要贡献。通过数据分析和智能技术的应用，可以有效地促进城市资源的优化配置，提高城市运行效率，促进城市的可持续发展。
