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摘要:
一个好的聚类算法应该是用户输入参数少,对噪声不敏感,能够发现任意形状,可以处理高维数据,具有可解释性和可扩展性.将聚类分析应用于地理信息系统中,可以实现对GIS数据信息概括和综合.文中提出一种基于距离阈值相邻的聚类算法,通过距离阈值可达的方式逐个将对象加入到已知聚类中,可以发现任意形状的聚类并对噪声数据有很好的分离效果,实验中将该算法应用于地理信息系统中的数据挖掘实现上,结果证明此算法对于实现GIS聚类具有满意的效果.
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文献信息
篇名 一种面向GIS空间数据的聚类方法
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 地理信息系统 距离阈值 聚类 聚类分析
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 66-68
页数 3页 分类号 TP181
字数 3021字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2007.04.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘洪霞 中国科学技术大学计算机系 6 32 4.0 5.0
2 王维彬 中国科学技术大学计算机系 3 48 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
地理信息系统
距离阈值
聚类
聚类分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
论文1v1指导