【什么叫泰森多边形】泰森多边形（Thiessen Polygon），又称Voronoi图，是一种基于点集的几何划分方法。它将空间划分为多个区域，每个区域内的任意一点到该区域对应的原始点的距离都比到其他点的距离更近。这种划分方式广泛应用于地理信息系统（GIS）、计算机图形学、数据聚类等领域。
泰森多边形是一种根据给定点集生成的空间划分方法，其核心思想是：每个点所对应的区域由所有离该点最近的区域组成。这些区域之间通过边界线相隔，且边界线上的每一点到两个相邻点的距离相等。泰森多边形具有简单、直观、高效的特点，常用于空间分析、资源分配、路径规划等场景。
表格对比：
| 项目 | 内容 |
| 中文名称 | 泰森多边形 |
| 英文名称 | Thiessen Polygon / Voronoi Diagram |
| 定义 | 基于点集的空间划分方法，每个区域内的点到对应点的距离最短 |
| 核心原理 | 每个区域由距离最近的点决定，边界为两个点的垂直平分线 |
| 应用领域 | 地理信息系统（GIS）、计算机图形学、数据聚类、空间分析等 |
| 特点 | 简单、直观、计算效率高 |
| 生成方式 | 通过点集构造邻近关系，绘制相邻点之间的垂直平分线 |
| 与K-means的区别 | 泰森多边形是基于几何距离的划分，而K-means是基于聚类算法的划分 |
| 局限性 | 对点分布敏感，密集或稀疏点会影响结果精度 |
通过以上总结和表格对比，可以清晰地理解泰森多边形的基本概念、原理及应用场景。它是一种在空间分析中非常实用的工具，尤其适合需要快速划分区域的场合。
