【摘 要】
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空间数据往往具有海量、高维特点,如何从冗余、有噪音的数据提取有效信息成为人们研究的重点。降维作为高维数据压缩中,及高效提取所含信息的一种有效途径,近年来正引起可视
【机 构】
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中国矿业大学〈北京〉地球科学与测绘工程学院,中国科学院大学资源与环境学院,防灾科技学院
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空间数据往往具有海量、高维特点,如何从冗余、有噪音的数据提取有效信息成为人们研究的重点。降维作为高维数据压缩中,及高效提取所含信息的一种有效途径,近年来正引起可视化等领域研究者的高度重视。不同降维技术由于其数学理论依据和适用范围不同,可视化结果有差异。本论文首先分析了不同降维算法,即主成分分析、非线性映射、自组织特征映射、支持向量机。作者以2013年京津冀区市尺度为研究单元,运用上述算法对京津冀区市经济统计数据进行聚类分析,同时基于京津冀经济发展的实际状况,对成果的差异性展开了深入讨论。
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