从给定文件的内容来看，这篇论文研究的是中国西部12省会城市雨季降水的聚类分析。以下是根据标题、描述、标签和部分内容提炼出来的知识点。
这篇论文使用了GIS（地理信息系统）和图论算法相结合的方法，对中国西部12省会城市的雨季降水数据进行分析。GIS是一种具有空间分析功能的软件平台，它能够处理地理空间数据并提取空间信息，这在地理和气象学研究中具有非常重要的作用。GIS的显著特点是它不仅处理点、线、面的空间信息，还可以处理空间信息的隐含信息，即那些不直接显示出来的数据关系和规律。
而图论是数学的一个分支，主要研究由边和顶点组成的图形的性质和问题。在地理信息系统中，图论算法被用来研究区域的划分、网络构建、路径寻找等。论文中提到的最小生成树算法（如Kruskal算法）是图论中的一种，它主要用来寻找连接所有顶点的树状结构，并且总边的权重最小。
模糊聚类分析是处理问题的一种方法，它通过模糊集理论计算样本间的相似系数矩阵，并将相似矩阵转化为模糊矩阵，然后进行聚类处理，最终得到样本分析结果。它和传统的硬聚类方法不同，不是简单地将对象归为某个类别，而是允许一个对象属于多个类别，并且每个类别的隶属度可以是一个介于0和1之间的值。
本论文的研究表明，空间聚类分析能够区分雨季降水量的差异性，同时保持空间上的连通性和行政区划的完整性，是对地学区划的一种新思路和好方法。这是因为自然区划要求考虑地理空间的连通性，行政区划的完整性，单纯的聚类方法往往难以满足这些要求。
论文还指出，影响中国西部雨季降水的因素众多且复杂，包括地理位置、地形地貌、季风、海洋洋流等多种因素，这些因子可以是相互独立或相互影响，有时多因子共同作用，有时单个因子起主导作用。这些都增加了雨季降水分析的难度，但同时也是重要的研究领域。
通过模糊聚类分析和空间聚类分析，文章得出了1987年至2001年间12个省会城市雨季降水量的聚类结果，并用聚类谱系图来表示。这样的研究有助于揭示降水分布的空间特性，为西部地区的防洪、水利建设和农业生产提供参考依据。
这篇论文提出了一个综合应用GIS和图论算法进行空间聚类分析的创新研究方法。该方法不仅可以用于雨季降水的分析，还可以推广到其他地理和环境数据的分析中，例如温度、湿度等气候因素的研究。通过这种分析，有助于理解复杂的地理现象，并为决策者提供科学依据。论文的结论强调了空间聚类分析在地学研究中的优势和重要性，展示了空间分析技术在地理信息系统中的潜力和应用价值。
