【摘 要】
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从空间数据场的角度出发,提出了一种基于场论的层次空间聚类算法(简称HSCBFT)。该算法是通过模拟空间实体间的凝聚力来描述空间实体间的相互作用,进而采取层次凝聚的策略进行聚类。通过实验分析可以发现,层次空间聚类算法具有如下优势:①空间聚类簇中各空间实体很好地满足了空间邻近且专题属性相似的要求;②能发现任意形状的空间簇,且具有良好的抗噪性;③输入参数较少。
【机 构】
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中南大学测绘与国土信息工程系,湖南省地理空间信息工程技术研究中心
【基金项目】
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国家863计划资助项目（2009AA12Z206）, 地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目（201015）, 江苏省资源环境信息工程重点实验室（中国矿业大学）开放研究基金资助项目（JS200901）, 江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目（DLLJ201005）, 中南大学前沿研究计划资助项目（2010QYZD002）
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从空间数据场的角度出发,提出了一种基于场论的层次空间聚类算法(简称HSCBFT)。该算法是通过模拟空间实体间的凝聚力来描述空间实体间的相互作用,进而采取层次凝聚的策略进行聚类。通过实验分析可以发现,层次空间聚类算法具有如下优势:①空间聚类簇中各空间实体很好地满足了空间邻近且专题属性相似的要求;②能发现任意形状的空间簇,且具有良好的抗噪性;③输入参数较少。
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