【摘 要】
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基于普通欧式距离，提出了多种形式的空间加权距离公式，权重向量既可以度量空间位置特征、属性特征的作用程度，也可以度量位置距离在X、Y空间方向上的各向同性或异性程度。权
【机 构】
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中国石油大学 地球科学与技术学院,山东 青岛 266580
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
论文部分内容阅读
基于普通欧式距离，提出了多种形式的空间加权距离公式，权重向量既可以度量空间位置特征、属性特征的作用程度，也可以度量位置距离在X、Y空间方向上的各向同性或异性程度。权重向量通过基于学习率的梯度下降算法优化获取，并将空间加权距离引入到Fuzzy C-Means 聚类算法中。通过Meuse数据集的聚类有效性分析，不仅表明基于空间加权距离的聚类效果要优于普通距离，同时也进一步说明：对于空间数据的聚类分析，除属性信息外，位置等空间特征信息同样起到了重要作用。
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