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题名多视图协同的海洋多要素环境数据关联关系分析方法
被引量：6
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作者
贺琪
武欣怡
黄冬梅
郝增周
宋巍
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机构
上海海洋大学信息学院
上海电力大学
自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室
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出处
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期533-542,共10页
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基金
海洋大数据分析预报技术研发基金（2016YFC1401902）
国家海洋局数字海洋科学技术重点实验室开放基金（B201801029）
+1 种基金
上海市高校特聘教授（东方学者）项目（TP2016038）
上海市科委部分地方院校能力建设项目（17050501900）
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文摘
海洋事件离不开各要素环境数据的共同作用,获取要素之间的关联关系从而进行海洋事件的预报预测,是一个亟待解决的问题。为此,本文提出一种多视图协同的关联关系分析方法来度量海洋各要素数据间的关联关系。首先,在传统平行坐标技术的基础上增加刷技术、轴排序等功能对海洋多要素数据进行初步探索,同时引入散点矩阵图展示各要素的分布;其次,以平行坐标中数据线间的角度、面积以及散点图中要素分布的距离为差异度量方式,对计算得到的差异构建相似性矩阵;再次,采用多维标度法得到原始多要素数据在低维空间中的表达;最后,使用K-means算法对降维后的低维度数据进行聚类分析。本文提出的方法从视觉角度对数据进行分析和特征挖掘,并得到高维数据在低维空间上的可视化展示,实现了有效量化海洋数据不同要素间的相关关系。
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关键词
海洋多要素环境数据
多视图协同
关联关系
多维标度算法
K-MEANS聚类
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Keywords
marine multi -factor environmental data
multi -view collaboration
correlation
multidimensional scaling algorithm
K-means clustering
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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