1.一种基于聚类算法的5G通信基站地址规划方法，其特征在于：包括如下步骤：多源数据获取与融合，通过收集地理信息、人口统计、用户移动性模式和现有网络使用情况的多源数据，利用数据融合技术整合不同来源的数据，创建数据集；

通过对创建的数据集进行预处理，包括处理缺失值、异常值和噪声数据，识别和构建影响基站选址的关键特征；

聚类分析，根据数据特性选择聚类算法对数据集进行分析，识别潜在的基站选址区域；

基站选址优化，使用传播模型模拟各聚类区域的覆盖范围和信号强度，评估所选位置能否满足未来用户容量的需求，根据覆盖和容量的评估结果，通过迭代调整聚类参数，优化基站选址；

所述对创建的数据集进行预处理，对于数据集中的缺失值，进行填充或使用特殊标记处理，通过四分位距识别和处理异常值，应用平滑技术减少数据中的随机波动，通过斯皮尔曼等级相关系数，来分析不同特征之间的相互关系，具体内容包括：设定有两个变量X和Y的数据集，计算数据集的斯皮尔曼等级相关系数：；

其中，表示等级差的平方和；n表示观测值的数量，ρ的值介于-1到1之间，当相关系数趋于1 或 -1，表示特征之间存在强相关性；若相关系数趋于0，则说明特征之间没有相关性；

当斯皮尔曼等级相关系数趋于1 或 -1，选择K-means算法，将相关系数趋于1或-1的特征作为聚类分析的输入特征，对选定的特征进行聚类分析，将数据点划分为不同的簇，确定聚类数目K值和迭代次数，运行K-means算法进行聚类；

所述K-means算法包括：

确定需要划分的簇的数量K，选择K个数据点作为初始的质心；

对于每个数据点，计算其与各个质心的距离，将其分配给距离最近的质心所代表的簇；

质心的距离通过欧式距离进行计算，表示为：

；

其中，表示为数据点，表示为质心，表示数据的i在第k维的特征值，表示质心j在第k维的坐标值，p是数据的维度；

对于每个簇，计算该簇所有数据点的均值，更新质心为该均值；

更新质心的公式表示为：；

其中，是簇中数据点的数量，求和遍历簇内的所有数据点；

重复计算质心的距离和更新质心，直至质心不再发生变化或达到预设的迭代次数，并得到一组簇，每个簇具有一个质心，表示该簇的中心点；

当相关系数趋于0，选择DBSCAN的聚类算法，将数据点划分为不同的簇，包括核心点、边界点和噪声点；

其中DBSCAN的聚类算法内容包括：

计算ε邻域，对于数据集中的每个点，计算其ε邻域中有多少个邻居；

标记核心点，当一个点的ε邻域中的点的数量大于或等于MinPts时，则这个点就被标记为核心点；

寻找密度相连的点，以ε邻域半径为搜索范围，在ε邻域内寻找与核心点密度相连的点，分别设定P为待检测的数据点，O为另一个数据点，当点P在点O的ε邻域中，并且O是一个核心点，则P是与O密度相连的点；

标记噪声点和边界点，对没标记的点标记为噪声点，与某个核心点密度相连但不是核心点的点标记为边界点；

为簇标签赋值，为每个核心点或与其密度相连的点赋予独立的簇标签，当一个点与多个核心点密度相连时，将被赋予第一个找到的核心点的簇标签，所有的噪声点形成独立的簇；

对K-means算法和DBSCAN算法得到的簇，计算簇内数据点的特征均值，再分析每个簇的质心，得到每个簇在特征空间的位置，确定簇的中心特征，对比不同簇的质心特征，分析簇之间的差异，当某些簇的质心在特征上相似时，则表示存在潜在的基站选址区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的5G通信基站地址规划方法，其特征在于：所述创建数据集，具体包括：对获取的每个数据源进行清洗，处理缺失值、异常值和噪声数据，将经过处理的不同来源的数据进行标准化处理；

根据数据之间的关联关系，通过地理坐标进行数据匹配和关联，建立数据之间的联系；

利用集成学习方法的数据融合技术，将已关联匹配的不同数据源整合到统一的数据集中。

3.根据权利要求2所述的一种基于聚类算法的5G通信基站地址规划方法，其特征在于：将经过处理的不同来源的数据进行标准化处理，将数据归一化到[0, 1]区间，通过最小-最大归一化进行，公式如下：，

其中，X是原始数据，和分别是数据集中的最小值和最大值；

归一化之后，使用以下公式将数据从[0, 1]区间转换到[-1, 1]区间，具体表示为：；将处理后的数据将会落在[-1, 1]区间内，用于创建统一的数据集。

4.根据权利要求2所述的一种基于聚类算法的5G通信基站地址规划方法，其特征在于：所述数据匹配和关联，将卫星遥感数据、地形地貌信息以及政府发布的地理数据不同来源的数据进行精确匹配，利用空间索引结构对地理数据进行索引构建，将经过处理的数据以矢量形式表示；

根据每个地理要素与在空间中的位置，构建R树索引进行数据匹配与关联，其中节点代表矩形范围，叶子节点存储实际的地理要素数据，非叶子节点存储子节点的空间位置信息，再逐个将地理要素数据插入到R树中，根据其空间位置构建索引结构。

5.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的5G通信基站地址规划方法，其特征在于：使用传播模型模拟各聚类区域的覆盖范围和信号强度，以及评估所选位置是否能满足未来用户容量的需求，具体内容包括：对于每个聚类区域，使用无线电波传播模型预测基站的信号覆盖范围，通过模拟生成强度地图，显示不同区域的预计信号质量；

结合区域内的用户密度数据和预测的网络负载情况，评估每个聚类区域内的基站是否能够处理预期的用户请求；

根据覆盖和容量的评估结果，对聚类参数进行调整，当某个区域的预测用户容量超过基站的处理能力时，则在区域内细分，寻找更多的潜在站点；

重复上述步骤，直到找到满足覆盖范围和用户容量需求的基站地址区域。