空间聚类挖掘方法研究
该文通过对前人算法进行改进与设计新的算法结合的方式,以地震数据为主要实验数据源,进行空间聚类挖掘方法的研究、设计、实现与应用,并取得了一定的成果.它们包括:①首先对目前聚类方法体系进行了全面的、多视角的归纳与评价,它弥补了当前许多聚类综述性文献的评价指标单一、罗列方法、缺乏系统的缺点.②指出层次聚类方法是解决尺度选择与尺度转换这对问题的可行手段,这为从聚类角度进行尺度问题的尝试解决指明了方向.③提出了约束条件下的最小生成树聚类方法.④提出了基于数学形态学尺度空间的聚类挖掘方法并在地震条带的提取应用中进行了进一步的改进与深化.⑤提出了无度量比例关系的时空特征空间的尺度选择方法与聚类方法.⑥在以上工作的基础上,设计并部分实现了面向空间数据的聚类挖掘原型软件:CFinder1.0.
- 作者:
- 汪闽
- 学位授予单位:
- 中国科学院地理科学与资源研究所
- 专业名称:
- 地图学与地理信息系统
- 授予学位:
- 博士
- 学位年度:
- 2003年
- 导师姓名:
- 周成虎;梁怡
- 中图分类号:
- P315.01
- 关键词:
- 探索性数据分析;聚类分析;模式识别;数据挖掘;空间数据;尺度选择;尺度转换;地震数据
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