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城市功能区域的划分是一个复杂的任务，通常需要结合多源数据进行分析，我的研究采用了现有的社会媒体数据并结合动态时间变形（DTW）与k-means聚类算法，提出了一个动态时序分析方法，有效解决了传统K-means算法在时序数据上的局限性。

研究主要分为三个步骤：首先，对城市建筑层面数据进行预处理，包括去噪滤波和归一化处理；其次，基于动态时间变形算法计算不同时间段建筑活动的相似度；最后，结合相似度矩阵进行k-means聚类，以确定城市功能区域的边界。

实验结果表明，该方法能够较好地保持原始数据的统计特性，且算法运行时间在可接受范围内。通过实地测绘与数据对比，验证了该方法的准确性与可靠性。

本文提出了一种结合动态时间变形和k-means的智能化方法，为城市功能区域的细粒度识别提供了新的解决方案。