【摘 要】
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不确定数据聚类分析已成为空间数据挖掘领域的一个研究热点。近年来,在传统划分与基于密度的聚类算法基础上,一系列不确定数据聚类算法相继被提出。虽然这些算法在地学领域的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41471385);数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金项目(GCWD201401)
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不确定数据聚类分析已成为空间数据挖掘领域的一个研究热点。近年来,在传统划分与基于密度的聚类算法基础上,一系列不确定数据聚类算法相继被提出。虽然这些算法在地学领域的应用已经得到了广泛关注,然而其实际应用的有效性尚缺乏客观的评价。为此,选取当前具有代表性的6种算法进行实验对比分析。首先,设计40组包含预设模式的模拟数据进行测试。进而,采用亚洲气候数据集对6种方法识别气候区的能力进行比较分析,以Kppen-Geiger气候分类结果为基准对各种方法的实际应用效果进行评价。借助准确率和召回率对各种方法的聚类质量定
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