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基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测

胡彩平  秦小麟  
【摘要】:空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段.通过引入空间对象对模糊聚类的模糊隶属度的概念,提出了基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测的方法(SFCM).该方法首先用模糊c-means方法对数据集论域空间进行聚类,但由于空间数据具有空间自相关的特性,在用模糊c-means算法进行空间聚类时加入了空间信息.然后计算每个空间对象对所有聚类的模糊隶属度并从中找出模糊隶属度最大的聚类.最后用该聚类中心对象的因变量的值作为该空间对象的因变量的估计值.理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的.

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