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探讨了采用自组织神经网络进行离散空间点群聚类的原理、方法及应用分析,提出了一种兼顾几何距离和属性特征的广义Euclid距离,并将其作为聚类统计量。并以实例验证了采用自组织空间聚类进行空间点群的数据分类、异常数据检验、均质区域划分等是有效的。
基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析
【摘 要】
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探讨了采用自组织神经网络进行离散空间点群聚类的原理、方法及应用分析,提出了一种兼顾几何距离和属性特征的广义Euclid距离,并将其作为聚类统计量。并以实例验证了采用自组织空间聚类进行空间点群的数据分类、异常数据检验、均质区域划分等是有效的。
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院,武汉大学地理信息系统教育部重点实验室
【出 处】
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武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2008年02期
【基金项目】
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武汉大学地理信息系统教育部重点实验室开放研究基金资助项目（wd200609）.
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