【摘 要】
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植被生态研究中常用的聚类法,是着眼于研究区域中植被和环境因子呈间断分布或变化梯度较大的一类情况,对原始数据中各个体按其属性进行归类。直接模糊聚类法则以各个体间的属
【机 构】
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中国科学院植物研究所北京100044
【基金项目】
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中国科学院植物研究所植被数量生态开放实验室支持的项目“模糊数学在植被数量生态究中的应用”的一部分
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植被生态研究中常用的聚类法,是着眼于研究区域中植被和环境因子呈间断分布或变化梯度较大的一类情况,对原始数据中各个体按其属性进行归类。直接模糊聚类法则以各个体间的属性相近程度来定义一模糊关系矩阵,然后对矩阵取不同的水平截集,从而得出一等级分类。当模糊关系确定以后,截取水平的选择就成了聚类结果的决定性因素。至目前为止,直接模糊聚类中的截取水平通常由分析者主观给定,或者是以逐步试验,逐步修改的方法确定的。这样,聚类结果就不可避免地带有较大的主观和任意性。笔者认为截取水平应选在模糊关系变化较大之处,使聚类结果尽可
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