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摘要:
海洋事件离不开各要素环境数据的共同作用,获取要素之间的关联关系从而进行海洋事件的预报预测,是一个亟待解决的问题.为此,本文提出一种多视图协同的关联关系分析方法来度量海洋各要素数据间的关联关系.首先,在传统平行坐标技术的基础上增加刷技术、轴排序等功能对海洋多要素数据进行初步探索,同时引入散点矩阵图展示各要素的分布;其次,以平行坐标中数据线间的角度、面积以及散点图中要素分布的距离为差异度量方式,对计算得到的差异构建相似性矩阵;再次,采用多维标度法得到原始多要素数据在低维空间中的表达;最后,使用K-means算法对降维后的低维度数据进行聚类分析.本文提出的方法从视觉角度对数据进行分析和特征挖掘,并得到高维数据在低维空间上的可视化展示,实现了有效量化海洋数据不同要素间的相关关系.
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文献信息
篇名 多视图协同的海洋多要素环境数据关联关系分析方法
来源期刊 海洋通报 学科 工学
关键词 海洋多要素环境数据 多视图协同 关联关系 多维标度算法 K-means聚类
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 533-542
页数 10页 分类号 TP301
字数 6668字 语种 中文
DOI 10.11840/j.issn.1001-6392.2019.05.007
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 贺琪 上海海洋大学信息学院 22 119 5.0 10.0
2 黄冬梅 13 15 2.0 3.0
3 宋巍 上海海洋大学信息学院 20 31 4.0 5.0
4 郝增周 自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室 2 0 0.0 0.0
5 武欣怡 上海海洋大学信息学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
海洋多要素环境数据
多视图协同
关联关系
多维标度算法
K-means聚类
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
海洋通报
双月刊
1001-6392
12-1076/P
16开
天津市河东区六纬路93号
1972
chi
出版文献量(篇)
2159
总下载数(次)
9
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