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一种融合多算法的面状要素空间聚类方法
1
作者
杨杰
张新长
何显锦
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期134-139,共6页
空间聚类各算法均有各自的优缺点,可通过融合各算法优点达到对空间聚类算法改进优化的效果。提出了一种融合多算法的面状要素空间聚类方法。该方法利用遗传算法等优化算法优化K-means算法的初始聚类中心,利用基于密度的快速聚类算法选取...
空间聚类各算法均有各自的优缺点,可通过融合各算法优点达到对空间聚类算法改进优化的效果。提出了一种融合多算法的面状要素空间聚类方法。该方法利用遗传算法等优化算法优化K-means算法的初始聚类中心,利用基于密度的快速聚类算法选取K-means算法的k值,最终利用改进的K-means算法得到空间聚类结果。此外该方法针对遗传算法易受初始种群影响、运算效率低等缺陷进行了改进。经实验验证,文中方法结果稳定,算法效率、结果精准度较传统算法提升明显。
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关键词
空间聚类
融合
智能优化算法
存储池
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题名
一种融合多算法的面状要素空间聚类方法
1
作者
杨杰
张新长
何显锦
机构
吉首大学生态旅游湖南省重点实验室∥城乡资源与规划学院
中山
大学
地理科学
与规划
学院
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期134-139,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(41431178)
湖南省社科基金(14YBX026)
生态旅游湖南省重点实验室开放基金(JDSTLY201207)
文摘
空间聚类各算法均有各自的优缺点,可通过融合各算法优点达到对空间聚类算法改进优化的效果。提出了一种融合多算法的面状要素空间聚类方法。该方法利用遗传算法等优化算法优化K-means算法的初始聚类中心,利用基于密度的快速聚类算法选取K-means算法的k值,最终利用改进的K-means算法得到空间聚类结果。此外该方法针对遗传算法易受初始种群影响、运算效率低等缺陷进行了改进。经实验验证,文中方法结果稳定,算法效率、结果精准度较传统算法提升明显。
关键词
空间聚类
融合
智能优化算法
存储池
Keywords
spatial clustering
fusion
intelligent optimization algorithm
storage pool
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种融合多算法的面状要素空间聚类方法
杨杰
张新长
何显锦
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
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