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摘要:
提出了两个调整数据的新方法来弥补通常空间聚类检测的不足,从而能够对高值或低值聚类进行精确检测.两个方法被分别在模拟的空间类型中应用于Moran'I检测.结果表明,当不存在空间聚类时,该方法对原检测毫无影响;当有聚类趋势时,经该方法调整数据后,可以显著地检测出高值或低值聚类的存在.
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高值空间聚类的精确检测
空间聚类
数据调整
精确检测
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模糊聚类
权值
核函数
核参数
特征空间
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 高值与低值空间聚类的精确检测
来源期刊 燕山大学学报 学科 数学
关键词 空间聚类 数据调整 精确检测
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 应用数学与物理
研究方向 页码范围 84-86,94
页数 4页 分类号 O212
字数 2439字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-791X.2008.01.018
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 宋向东 燕山大学理学院 64 168 7.0 9.0
2 于尚洋 燕山大学理学院 8 13 2.0 2.0
3 张海森 燕山大学理学院 9 16 2.0 3.0
4 温育芳 燕山大学理学院 4 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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1997(1)
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2008(1)
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2010(1)
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研究主题发展历程
节点文献
空间聚类
数据调整
精确检测
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
燕山大学学报
双月刊
1007-791X
13-1219/N
大16开
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
18-73
1963
chi
出版文献量(篇)
2254
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12529
论文1v1指导