【摘 要】
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大气污染抽样数据通常包含较多的属性.在使用聚类技术解析污染源、分析污染特征时,如果对数据进行降维处理与标准化处理,会损失相关污染信息,并使污染特征不明显.为解决此问题,提出了一种适用于大气污染数据的相似性度量—大气污染抽样数据距离,它既不需数据预处理,又能体现污染物的浓度变化程度.在仿真实验中,将大气污染抽样数据距离与常用的其他5个距离分别应用于4个传统聚类算法与2个新聚类算法中.仿真结果表明:在同一聚类算法中,使用大气污染抽样数据距离在大多数情况下会比使用其他距离得到更好的聚类结果.
【机 构】
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兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州 730070
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大气污染抽样数据通常包含较多的属性.在使用聚类技术解析污染源、分析污染特征时,如果对数据进行降维处理与标准化处理,会损失相关污染信息,并使污染特征不明显.为解决此问题,提出了一种适用于大气污染数据的相似性度量—大气污染抽样数据距离,它既不需数据预处理,又能体现污染物的浓度变化程度.在仿真实验中,将大气污染抽样数据距离与常用的其他5个距离分别应用于4个传统聚类算法与2个新聚类算法中.仿真结果表明:在同一聚类算法中,使用大气污染抽样数据距离在大多数情况下会比使用其他距离得到更好的聚类结果.
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