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摘要:
提出了初始种子选取原则及其基于这个原则的"单连通最短路径图"的初始种子选择方法,能自动发现数据集种密度相对较大的区域,并根据预先设定的聚类数目自动获取最优的初始种子集合.实验结果证明了该方法具有较高的正确性,有效提高了空间聚类效率.
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基于图的K-均值聚类法中初始聚类中心选择
数据聚类
簇类
无向图
连通分支
基于样本空间分布密度的初始聚类中心优化K-均值算法
关键词
聚类
K-均值聚类
初始中心
邻域
样本分布密度
K-means聚类算法初始中心选择研究
K-means聚类算法
K个聚类中心
密度参数
K-means算法改进
基于数据分布特性的聚类中心初始化方法
初始聚类中心
K-均值算法
网格化
局部最大值
距离优化
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于SSPG的空间聚类初始种子选择方法
来源期刊 地理空间信息 学科 工学
关键词 数据挖掘 空间聚类 单连通最短路径图 初始种子
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 3S技术
研究方向 页码范围 58-61
页数 4页 分类号 TP311
字数 3525字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-4623.2008.04.021
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 耿晴 3 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
空间聚类
单连通最短路径图
初始种子
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
地理空间信息
月刊
1672-4623
42-1692/P
大16开
湖北省武汉市武昌中南一路50号湖北省测绘局地理信息局航测楼二楼
2003
chi
出版文献量(篇)
5778
总下载数(次)
16
总被引数(次)
25892
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