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基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析

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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.
Spatial Points Clustering Based on Self-organizing Neural Networks and Its Application

焦利民、刘耀林、任周桥

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武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079

武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

自组织特征映射 空间聚类 数据挖掘

教育部重点实验室基金

wd200609

2008

武汉大学学报(信息科学版)
武汉大学

武汉大学学报(信息科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.072
ISSN：1671-8860
年,卷(期)：2008.33(2)
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