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基于数据场的C均值聚类方法研究
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:武汉大学学报(信息科学版)
  • 时间:0
  • 页码:626-629
  • 语言:中文
  • 分类:P272[天文地球—测绘科学与技术] P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079, [2]中国科学院地理科学与资源研究所,北京市大屯路甲11号,100101, [3]中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京市中关村东路55号,100190, [4]中国科学院研究生院,北京市玉泉路甲19号,100049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40871179);中国科学院研究生科技创新与社会实践专项基金资助项目.
  • 相关项目:基于地图代数和模糊系统的元胞自动机理论研究
中文摘要:

提出了基于数据场的C均值聚类方法。引入数据场准确寻找初始中心的聚类点,根据势场分布函数,先找到k个势心,然后选择距离势心最近的样本数据,得到用数据场生成的初始中心,从而实现C均值聚类算法。该方法可以广泛地应用到空间数据的分类分级研究中。实例验证了该方法的可行性和科学性。

英文摘要:

C-means clustering is the first objective function clustering algorithm. Our purpose is to set forth a C-means algorithm based on data field, which can be widely applied to the classification and hierarchy in the field of spatial data mining and knowledge discovery. The basic idea of this method is to find the initial cluster centers based on the introduction of data field. Priority should find potential heart k according to the potential field distribution function, then select sample data being close on the potential heart. Finally, we can achieve C- means clustering algorithm. We presentd the implementation steps of the method, and veri fled the feasible and scientific significance by examples.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217