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| 基于模糊C均值的空间聚类方法研究 |
| 王海军 |
| 1.武汉大学 资源与环境科学学院， 武汉； 2.中国科学院 地理科学与资源研究所， 北京； 3.中国科学院 研究生院， 北京 |
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| 王海军 |
| 1.武汉大学 资源与环境科学学院， 武汉； 2.中国科学院 地理科学与资源研究所， 北京； 3.中国科学院 研究生院， 北京 |
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摘要 空间聚类是空间数据挖掘和知识发现的的主要方法之一.“基于模糊C均值的空间聚类方法”可以广泛地应用到对空间数据挖掘和知识发现中的分类分级研究.该方法的基本思想是：首先，设定聚类数目和模糊度常数，并初始化各个聚类中心，每一个数据点按照一定的模糊隶属度隶属于某一聚类中心；然后，逐步进行循环迭代，改变目标函数值以及各个隶属度，并决定新一级聚类中心；最后，当目标函数收敛或者数据点的隶属度保持恒定时，就得到了输入数据的最终聚类中心，从而完成了模糊聚类划分.该文给出了该方法的实现步骤，并以实例验证了方法的可行性和科学性，取得了很好的效果.
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收稿日期: 2009-01-25
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