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基于空间加权距离的自适应Fuzzy C-Means算法研究
被引量:
2
1
作者
王海起
朱锦
王劲峰
《测绘与空间地理信息》
2014年第2期18-21,24,共5页
空间聚类不仅应考虑GIS对象属性特征的相似性,还应考虑对象的空间邻近性。不同属性、位置特征在聚类中起到的作用不同。采用信息熵方法计算空间距离中各属性距离、位置距离的权重,权值大小用于度量相应特征在fuzzy c-means隶属度计算时...
空间聚类不仅应考虑GIS对象属性特征的相似性,还应考虑对象的空间邻近性。不同属性、位置特征在聚类中起到的作用不同。采用信息熵方法计算空间距离中各属性距离、位置距离的权重,权值大小用于度量相应特征在fuzzy c-means隶属度计算时的作用大小,并引入相似性指标,当两个聚类之间的相似度高于某个合并阈值时,则对应的一对聚类进行合并,从而克服需预先设置聚类类数的问题。通过应用实例的聚类有效性分析,与普通空间距离相比,基于空间加权距离的FCM算法具有稳定性和有效性。
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关键词
FUZZY
e—means
空间加权距离
信息熵
自适应聚类合并
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职称材料
题名
基于空间加权距离的自适应Fuzzy C-Means算法研究
被引量:
2
1
作者
王海起
朱锦
王劲峰
机构
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
中国石油集团东方地球物理公司
中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
出处
《测绘与空间地理信息》
2014年第2期18-21,24,共5页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2012DM010)
国家自然科学基金项目(40701138)资助
文摘
空间聚类不仅应考虑GIS对象属性特征的相似性,还应考虑对象的空间邻近性。不同属性、位置特征在聚类中起到的作用不同。采用信息熵方法计算空间距离中各属性距离、位置距离的权重,权值大小用于度量相应特征在fuzzy c-means隶属度计算时的作用大小,并引入相似性指标,当两个聚类之间的相似度高于某个合并阈值时,则对应的一对聚类进行合并,从而克服需预先设置聚类类数的问题。通过应用实例的聚类有效性分析,与普通空间距离相比,基于空间加权距离的FCM算法具有稳定性和有效性。
关键词
FUZZY
e—means
空间加权距离
信息熵
自适应聚类合并
Keywords
fuzzy c-
means
fuzzy c-
means
spatial w
e
ight
e
d distanc
e
e
ntropy
adaptiv
e
clust
e
r m
e
rging
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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作者
出处
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1
基于空间加权距离的自适应Fuzzy C-Means算法研究
王海起
朱锦
王劲峰
《测绘与空间地理信息》
2014
2
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